Vstupujeme do roku 2025 a datová věda transformuje průmyslová odvětví, pohání inovace a otevírá nové cesty pro podniky a profesionály. V době, kdy data mají obrovskou moc, je znalost správných nástrojů a technologií klíčem k udržení konkurenční výhody a přijímání dobře informovaných strategických rozhodnutí. S rychlým pokrokem v této oblasti jsou zde základní nástroje a technologie datové vědy pro rok 2025, které pomohou datovým vědcům zefektivnit pracovní postupy, zlepšit přesnost a odhalit hlubší poznatky.
1. Python
Python zůstává základním nástrojem v oblasti datové vědy díky své flexibilitě a bohaté knihovně ekosystém a aktivní komunita. Knihovny jako Pandas, NumPy a Matplotlib usnadňují analýzu a vizualizaci dat, zatímco výkonné rámce jako TensorFlow a PyTorch upevnily status Pythonu jako jazyka volby pro strojové učení a vývoj AI.
Klíčové vlastnosti:
-
Jednoduchá syntaxe pro rychlý vývoj a prototypování
-
Rozsáhlé knihovny pro manipulaci s daty a vizualizaci
-
Podporováno silnou komunitou a podporou v celém odvětví
2. R Programování
R zůstává preferovanou volbou pro statistické výpočty a vizualizaci dat, zejména v akademickém a výzkumném prostředí. Se svými výkonnými statistickými balíčky a knihovnami pro vizualizaci dat, jako jsou dplyr, ggplot2 a caret, je R zvláště efektivní pro projekty zahrnující komplexní statistické analýzy a modelování.
Klíčové vlastnosti:
-
Vynikající pro statistickou analýzu a vizualizaci
-
Sofistikované grafické možnosti
-
Bezproblémová integrace s modely strojového učení
3. SQL
Structured Query Language neboli SQL je nepostradatelný pro správu a dotazování relačních databází, zvláště když množství dat neustále roste. Jeho význam při správě a dotazování strukturovaných dat zajišťuje, že SQL zůstane klíčovou součástí sady nástrojů pro vědu o datech v roce 2025, protože bezproblémově spolupracuje s různými datovými platformami a usnadňuje efektivní ukládání a získávání dat.
Klíčové vlastnosti:
-
Základ pro správu relačních databází
-
Optimalizovaná správa dotazů a dat
-
Bezproblémově funguje s různými nástroji a platformami pro datovou vědu
4. Apache Spark
Jak objemy dat neustále rostou, Apache Spark se ukázal jako preferovaná volba pro zpracování velkých dat. Tento jednotný analytický engine umožňuje rozsáhlé zpracování dat a analýzu v reálném čase. Spark navíc s MLlib nabízí algoritmy strojového učení, které umožňují datovým vědcům efektivně a efektivně zpracovávat velké objemy dat.
Klíčové vlastnosti:
-
Vysokorychlostní zpracování dat v reálném čase
-
Kompatibilní s různými programovacími jazyky (Java, Scala, Python, R)
-
Podporuje dávkové a streamování dat
5. Tablo
Tableau je i nadále nejlepší volbou pro vizualizaci dat, která umožňuje datovým vědcům přeměnit složité datové sady na poutavé a sdílené řídicí panely. Díky snadno použitelnému rozhraní Tableau a poutavým vizuálním prvkům mohou podniky identifikovat trendy, vzory a poznatky – to vše bez znalosti kódování.
Klíčové vlastnosti:
-
Poutavá a snadno použitelná vizualizace dat
-
Podporuje více zdrojů dat
-
Poskytuje rozsáhlé učební materiály
6. TensorFlow
S růstem umělé inteligence a strojového učení zůstává TensorFlow v roce 2025 klíčovým hráčem v podpoře inovativních aplikací. TensorFlow vytvořený společností Google je všestranný a přizpůsobitelný aplikacím napříč platformami, čímž se stává základním nástrojem pro budování neuronových sítí a systémů pro rozpoznávání obrazu. a modely zpracování přirozeného jazyka.
Klíčové vlastnosti:
-
Perfektní pro hluboké učení a iniciativy AI
-
Škálovatelné pro různá zařízení, jako jsou CPU, GPU a TPU
-
Komplexní podpora pro nasazení velkých modelů
7. Power BI
Microsoft Power BI se v roce 2025 etabloval jako přední volba pro obchodní analýzu a vizualizaci dat. Jeho bezproblémová integrace s produkty Microsoftu a různými zdroji dat umožňuje analytikům vytvářet vysoce přizpůsobitelné řídicí panely v reálném čase.
Klíčové vlastnosti:
-
Bezproblémová integrace s ekosystémem Microsoft
-
Přizpůsobitelné a poutavé vizualizace
-
Statistiky dat v reálném čase
8. Excel
I když se Excel může zdát jednoduchý a základní, je stále nezbytný pro rychlou analýzu a organizaci menších souborů dat. Jeho současnou popularitu lze přičíst jeho uživatelsky přívětivému rozhraní a pokročilým funkcím, jako je Power Query a Power Pivot, které z něj udělaly výkonný nástroj pro analýzu dat.
Klíčové vlastnosti:
-
Široce používaný nástroj vhodný pro začátečníky
-
Rychlá analýza dat pomocí kontingenčních tabulek a vzorců
-
Integrace s pokročilými nástroji, jako je Power Query a Power Pivot
9. Hadoop
Apache Hadoop zůstává cennou technologií pro ukládání a zpracování velkého množství dat. Jeho rámec umožňuje distribuované ukládání velkých datových sad, takže je nepostradatelný pro podniky, které zpracovávají petabajty dat a potřebují škálovatelná řešení.
Klíčové vlastnosti:
-
Distribuované výpočty a úložiště
-
Open-source a vysoce přizpůsobitelné
-
Výkonný pro správu rozsáhlých datových sad
10. KNIME
Konstanz Information Miner or
KNIME je snadno použitelná platforma s otevřeným zdrojovým kódem navržená tak, aby usnadnila vytváření pracovních postupů pro datovou vědu. Jeho intuitivní rozhraní přetahování udělalo z KNIME oblíbenou volbu pro datové vědce, kteří rádi pracují v prostředí bez kódu.
Klíčové vlastnosti:
-
Snadno použitelné rozhraní přetahování
-
Integruje se s populárními programovacími jazyky
-
Ideální pro vytváření a nasazení prediktivních modelů
11. GitHub
Spolupráce a správa verzí hrají zásadní roli v projektech datové vědy a GitHub je nejlepší volbou pro správu a sdílení kódu. Umožňuje týmům bez námahy spolupracovat, sledovat změny a propojit se s dalšími nástroji pro efektivní řízení projektů.
Klíčové vlastnosti:
-
Vynikající kontrola verzí pro týmovou spolupráci
-
Přístup k rozsáhlé komunitě a zdrojům s otevřeným zdrojovým kódem
-
Podporuje nepřetržitou integraci a nasazení
12. SAS
Statistical Analysis System neboli SAS zůstává oblíbenou volbou v odvětvích, jako jsou finance a zdravotnictví, díky svému spolehlivému výkonu v pokročilé analýze a prediktivním modelování. Stabilita platformy, silná podpora a rozsáhlé analytické schopnosti z ní činí spolehlivou volbu pro datové vědce pracující v těchto vysoce regulovaných oblastech.
Klíčové vlastnosti:
-
Pokročilé analytické a statistické schopnosti
-
Důvěryhodný průmyslovými odvětvími s přísnými standardy shody
-
Vynikající podpora a komplexní dokumentace
Získejte praktické zkušenosti s bootcampem Code Labs Academy společnosti Data Science and AI
S tím, jak se nástroje datové vědy neustále vyvíjejí a narůstají ve složitosti, se strukturované učení stává důležitým pro udržení konkurenceschopnosti v oboru. Na Code Labs Academy Data Science and AI Bootcamp vás vybavíme standardními nástroji, jako je Python, SQL, Tableau a další. Náš online bootcamp nabízí flexibilní možnosti na částečný úvazek a personalizované koučování od zkušených instruktorů, které zajistí, že porozumíte teorii a zároveň získáte praktické zkušenosti. Můžete být začátečník nebo ostřílený profesionál, který chce zlepšit své dovednosti, studijní plán Code Labs Academy vám poskytuje znalosti a zkušenosti potřebné k úspěchu v oblasti datové vědy a umělé inteligence.
Zvládnutí těchto základních nástrojů vám umožní řešit problémy s daty, činit rozhodnutí na základě dat a stát se cenným aktivem v jakémkoli odvětví.
Vkročte do budoucnosti technologií s Code Labs Academy Online Data Science & AI Bootcamp, kde si osvojíte strojové učení, prediktivní analytiku a řešení založená na AI k řešení skutečných výzev.
