Best 49 Data Science Tools in 2025

Moonbeam Exchange, Open Data Science, DataCamp, Data Science Kit, Athena, Metaflow, QueryCraft, Mito, Roe AI, Streamlit are the best paid / free Data Science tools.

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56.71%
1
Plateforme de sciences des données pour l'écosystème de l'innovation.
70.4K
79.99%
3
Site communautaire pour les scientifiques des données et les passionnés d'IA.
7.1M
25.81%
10
Apprenez la science des données et l'IA en ligne à votre propre rythme.
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Science des données à la demande à un tarif mensuel fixe.
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Plateforme de science des données avec agent IA.
18.1K
38.24%
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Framework for real-life ML, AI, and data science
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1
Résumé: QueryCraft génère des requêtes de science des données en utilisant l'IA.
25.5K
24.08%
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Mito est un outil qui permet de modifier les données d'une feuille de calcul et de générer du code Python.
15.1K
82.79%
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Interrogez les données non structurées avec un entrepôt de données alimenté par l'IA
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Streamlit permet la création et le déploiement d'applications web pour la science des données et l'apprentissage automatique.
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Daetama est une plateforme de préparation en science des données qui fournit des ressources et des cours complets.
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4
wesupplyAI propose des abonnements d'apprentissage automatique, permettant aux entreprises d'accéder à la technologie de l'IA sans embaucher une équipe de data science.
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Créez des embeddings de qualité sans effort.
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1
La plateforme GoAIAdapt permet la création d'ensembles de données, l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique et le déploiement de modèles d'intelligence artificielle.
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100.00%
1
Xero.AI est une plateforme sans code pour l'IA, permettant de créer et de déployer facilement des modèles d'apprentissage automatique.
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3
Nextminds met en relation les étudiants avec des tuteurs experts pour un apprentissage personnalisé dans différents domaines.
175.2K
33.25%
2
Tableur en temps réel pour les développeurs
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Un assistant alimenté par l'intelligence artificielle pour les scientifiques des données et les ingénieurs en ML, offrant un support de l'analyse des données à l'apprentissage automatique.
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49.12%
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Décrypter les rêves pour une compréhension personnelle.
19.6K
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Votre analyste de données personnel pour les fichiers CSV.
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Analyste de données IA proactive.
1.3M
26.12%
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Données de formation à l'IA et services de gestion de données
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1
Une place de marché pour les API d'IA et d'apprentissage automatique, rendant facile la prédiction des résultats pour les utilisateurs.
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61.09%
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Moteur de recherche d'emplois exclusif pour les professionnels de l'apprentissage automatique.
20.7K
11.34%
4
Outil d'IA sans code pour construire et déployer des modèles de science des données sans programmation.
6.8K
38.24%
0
Plandek applique la science des données pour améliorer la livraison de logiciels et autonomiser les équipes d'ingénierie.
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Streamlit est une bibliothèque Python permettant de créer et de partager des applications web pour l'apprentissage automatique et la science des données.
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2
Hailabs permet aux enfants d'apprendre l'IA et la science des données grâce à l'apprentissage personnalisé et aux jeux interactifs.
479.8K
22.99%
4
Fast.ai est un site web qui propose des cours et des ressources accessibles sur l'apprentissage en profondeur et l'IA.
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2
Emplois et Opportunités de Carrière en IA
136.3K
26.52%
4
Hub d'éducation en IA
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AiStudio fusionne l'IA et l'apprentissage automatique pour aider les entreprises dans leur transformation numérique en utilisant des données et des informations en temps réel.
475.7K
49.32%
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Laboratoires virtuels pour l'éducation et la formation.
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94.99%
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La solution de connexion unique est une plateforme d'IA pour l'intégration et l'automatisation des données.
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Principal tableau d'offres d'emploi en IA avec plus de 2000+ annonces pour des rôles en IA tels que ingénieurs et développeurs.
45.4K
48.91%
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Combler l'écart entre la livraison des informations et la réalisation de la valeur
6.5K
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Byterat est une plateforme cloud qui utilise l'apprentissage automatique pour transformer les laboratoires de recherche sur les batteries.
48.8K
35.24%
4
Une plateforme conviviale d'IA qui convertit les instructions en anglais en requêtes SQL.
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Accéder et comparer les principaux modèles d'IA.
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0
Libérez la puissance de l'équipe grâce à des éloges ludiques. Alimenté par l'IA, validé par la science.
18.8K
43.91%
1
Synthace permet aux équipes de R&D d'effectuer des expériences et de collecter des données sans coder.
7.9K
61.05%
3
Spatial.ai utilise des données des médias sociaux pour prédire et influencer le comportement des clients.
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3
Transformer le code en articles Wikipedia.
31.5K
40.35%
1
Lyzr est une plateforme d'analyses qui offre des recommandations AI pour stimuler la croissance.
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100.00%
1
Mise en relation des start-ups d'IA avec des talents en IA de premier ordre.
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2
Gless.ai se spécialise dans les technologies de traitement du langage naturel, développant des solutions d'IA pour les chatbots et les agents virtuels.
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4
Explorez des solutions d'IA diverses avec des GPT personnalisés.
54.9K
44.78%
9
CodePal est une plateforme offrant des aides et des outils de programmation aux développeurs pour améliorer leur processus de développement.
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4
Plateforme d'avis sur les plugins d'IA.
End

What is Data Science?

La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et des systèmes pour extraire des connaissances et des informations à partir de données structurées et non structurées. Elle englobe diverses techniques des mathématiques, de la statistique, de l'informatique et des sciences de l'information pour analyser de grands volumes de données et découvrir des motifs, des corrélations et des tendances. La science des données a pris une importance significative ces dernières années en raison de la croissance exponentielle des données générées par les entreprises, les médias sociaux et les appareils IoT.

Quels sont les meilleurs 10 outils d'IA pour Data Science ?

Caractéristiques principales
Prix
Mode d'emploi

DataCamp

Tutoriels vidéo
Défis de codage
Cours sur R, Python, Statistiques, SQL, Power BI, Tableau, et plus encore

Commencez à apprendre gratuitement en créant un compte. Choisissez parmi une large gamme de cours en Python, R, SQL, Power BI, Tableau, et plus encore. Suivez des cours interactifs, pratiquez avec des défis de codage quotidiens et appliquez vos compétences à des problèmes du monde réel.

clickworker

Données de formation à l'IA
Textes SEO
Recherche web
Balisage
Enquêtes

Utilisez le principe du crowdsourcing avec la puissance de plus de 6 millions de Clickworkers

fast.ai

Cours pratiques d'apprentissage en profondeur pour les programmeurs
Tutoriels sur l'apprentissage automatique et l'IA
Blog avec des articles sur l'éthique de l'IA, les avancées techniques et les applications réelles
Ressources pour les scientifiques des données, y compris des bibliothèques et des outils
Supports pédagogiques sur l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage automatique et l'IA

Pour utiliser fast.ai, vous pouvez commencer par explorer leurs cours et leurs supports pédagogiques. Ils proposent des cours pratiques d'apprentissage en profondeur pour les programmeurs, où vous pouvez apprendre à construire et à entraîner des réseaux neuronaux en utilisant des frameworks populaires comme PyTorch. De plus, vous pouvez accéder à leur blog, qui propose des articles sur l'éthique de l'IA, les avancées techniques et les applications réelles. Le site propose également des ressources pour les scientifiques des données, y compris des bibliothèques et des outils pouvant améliorer votre flux de travail.

Vocareum

Laboratoires virtuels pour l'enseignement supérieur
Formation technique et démonstrations
Configuration et accès faciles
Intégration transparente avec les systèmes de gestion de l'apprentissage
Support pour l'IA, le Cloud Computing, les sciences des données et plus encore

1. Créez un compte sur le site web de Vocareum. 2. Choisissez le laboratoire ou le cours souhaité. 3. Accédez à l'environnement de laboratoire virtuel. 4. Suivez les instructions et effectuez les activités de laboratoire. 5. Soumettez votre travail pour notation et évaluation.

Quadratic

Collaboration en temps réel
Prise en charge de Python, des formules et de l'IA
Tableur avec toile infinie

Pour utiliser Quadratic, il vous suffit de l'ouvrir dans votre navigateur web. Il prend en charge nativement Python, les formules et l'IA. Vous pouvez collaborer en temps réel avec d'autres personnes et effectuer des analyses haute performance.

AiOnlinecourse

Apprentissage automatique
Apprentissage profond
Vision par ordinateur

Explorez les tutoriels, les quiz et les projets pour améliorer vos connaissances en IA.

Open Data Science

Forums communautaires
Compétitions en science des données
Suivi d'apprentissage automatique

Pour utiliser Open Data Science, il suffit de créer un compte sur le site web et de rejoindre les différentes pistes, compétitions et projets.

CodePal

Génération de code à partir de phrases simples alimentée par l'IA
Analyse de code et détection de bugs
Revue de code et documentation
Simplification et visualisation du code
Génération de tests unitaires
Intégration avec les environnements de développement populaires
30+ langages de programmation et technologies supportés

Pour utiliser CodePal, il vous suffit de saisir des mots simples ou des descriptions du code que vous souhaitez générer dans l'entrée texte. Sélectionnez le langage de programmation ou la technologie dans lesquels vous souhaitez générer du code. L'outil alimenté par l'intelligence artificielle générera ensuite du code fonctionnel en fonction de votre saisie. Vous pouvez également utiliser d'autres outils et aides disponibles sur la plateforme pour analyser, examiner, refactoriser et simplifier le code, entre autres tâches.

Text2SQL.AI

Génération alimentée par l'IA de requêtes SQL, de formules Excel et d'expressions Regex
Prise en charge des requêtes SELECT, UPDATE, DELETE, ainsi que des demandes CREATE et ALTER TABLE
Intégration de schémas de bases de données personnalisés
Explication des requêtes SQL en langage naturel
Optimisation et correction des requêtes SQL
Prise en charge de plusieurs dialectes SQL et langues
Génération et explication de formules Microsoft Excel et Google Sheets alimentées par l'IA
Génération et explication d'expressions Regex alimentées par l'IA

Pour utiliser Text2SQL.AI, il suffit d'entrer votre consigne ou instruction en anglais simple et de cliquer sur le bouton 'Générer SQL avec IA'. Le modèle d'IA analysera votre saisie et générera la requête SQL correspondante. Vous pouvez également spécifier votre propre schéma de base de données personnalisé pour des résultats plus adaptés. La plateforme prend en charge différents dialectes SQL et fournit des explications et des optimisations pour les requêtes générées. De plus, elle propose une génération de formules Excel et de feuilles de calcul Google alimentée par l'IA, ainsi qu'une génération et une explication d'expressions Regex.

Tredence

Consultation en IA
IA générative
Chaîne d'approvisionnement
Gestion de l'expérience client
MLOps
Ingénierie des données
Migration des données
Analyse client

Transformez vos idées de l'expérimentation à la réalité avec nos accélérateurs

Nouveaux sites web d'IA pour Data Science

Hub d'éducation en IA
Emplois et Opportunités de Carrière en IA
Décrypter les rêves pour une compréhension personnelle.

Caractéristiques principales de Data Science

Collecte et prétraitement des données

Analyse exploratoire des données

Modélisation statistique et apprentissage automatique

Visualisation des données et communication

Que peut faire Data Science ?

Marketing : Segmentation client, analyse des sentiments et prédiction de l'attrition.

Finance : Détection de la fraude, évaluation des risques et trading algorithmique.

Santé : Diagnostic des maladies, découverte de médicaments et prédiction des résultats des patients.

Fabrication : Maintenance prédictive, contrôle qualité et optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

Data Science Review

La science des données a reçu des critiques positives de la part de professionnels et d'organisations de divers secteurs. Les utilisateurs louent sa capacité à extraire des informations précieuses à partir de données complexes et à favoriser la prise de décisions éclairées. Cependant, certains utilisateurs notent la courbe d'apprentissage abrupte et le besoin de développement continu des compétences pour suivre le domaine en évolution rapide. Dans l'ensemble, la science des données est considérée comme une discipline transformative offrant un immense potentiel pour les entreprises et la société dans son ensemble.

Qui peut utiliser Data Science ?

Une entreprise de vente au détail analyse l'historique des achats des clients pour recommander des produits personnalisés.

Un fournisseur de soins de santé prédit le risque de réadmission des patients en fonction des dossiers médicaux et des données démographiques.

Une institution financière détecte les transactions frauduleuses à l'aide d'algorithmes de détection d'anomalies.

Comment fonctionne Data Science ?

Pour mettre en œuvre la science des données, suivez ces étapes : 1. Définir le problème et les objectifs. 2. Collecter et prétraiter les données pertinentes. 3. Effectuer une analyse exploratoire des données pour obtenir des informations. 4. Sélectionner et appliquer des modèles statistiques appropriés ou des algorithmes d'apprentissage automatique. 5. Évaluer et valider les modèles. 6. Visualiser et communiquer les résultats. 7. Déployer et maintenir la solution de science des données. Les prérequis comprennent la connaissance des langages de programmation (par exemple, Python, R), des concepts statistiques et des techniques d'apprentissage automatique.

Avantages de Data Science

Prise de décision basée sur les données

Découverte de motifs et informations cachés

Amélioration de l'efficacité opérationnelle et réduction des coûts

Amélioration de l'expérience client et personnalisation

Détection de la fraude et gestion des risques

FAQ sur Data Science

Quelles compétences sont requises pour devenir un data scientist ?
Quelle est la différence entre la science des données et l'apprentissage automatique ?
Quels sont quelques outils et technologies communs de la science des données ?
Comment la science des données peut-elle aider les entreprises à gagner un avantage concurrentiel ?
Quelles sont les considérations éthiques en science des données ?
Quelles sont les perspectives d'avenir pour la science des données ?