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1. Python: Python ist eine der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Data Science. Es ist eine leistungsstarke Open-Source-Sprache, die für viele Anwendungen, einschließlich maschinellem Lernen, verwendet werden kann.
2. R: R ist eine Programmiersprache, die für Statistik, Data Mining und Visualisierung verwendet wird. Es ist ebenfalls eine Open-Source-Sprache, die leicht zu lernen ist und viele Anwendungen für Data Science bietet.
3. SQL: SQL ist eine Standard-Programmiersprache, die für die Abfrage und Manipulation von Datenbanken verwendet wird. Es ist ein unverzichtbares Tool für Data Scientists, da es eine Möglichkeit bietet, Daten zu speichern und abzurufen.
4. Machine-Learning-Frameworks: Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn stellen Entwicklern umfangreiche Bibliotheken für das maschinelle Lernen zur Verfügung. Diese Frameworks können verwendet werden, um Algorithmen zu erstellen, die auf Daten lernen, um spezifische Aufgaben zu erledigen.
5. Data Visualization Tools: Data Visualization Tools wie Tableau, Matplotlib und Seaborn helfen Data Scientists, Daten ansprechend und informativ darzustellen. Mit den richtigen Tools können Daten leicht interpretiert werden, um Trends und andere wichtige Erkenntnisse zu entdecken.