5 Programmiersprachen, die Sie für die Datenwissenschaft benötigen

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Dienstag, 14. April 2020

Es gibt einige Programmiersprachen, die für die Arbeit in der Welt der Datenwissenschaft unerlässlich sind. Indem man eine dieser fünf Sprachen lernt, kann man sehr gut in die Branche einsteigen.

Artikel 4 Minuten
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Es wird in der Programmiergemeinschaft immer Streit darüber geben, welche Sprachen „die besten“ sind. In Wahrheit hängt viel davon von persönlichen Vorlieben ab. Einige Sprachen sind dennoch für bestimmte Aufgaben nützlicher als andere. Und in Hinblick auf Datenwissenschaft bieten einige Sprachen gegenüber anderen gewisse Vorteile.

Dieser Bereich der Datenverarbeitung wächst stetig, wobei IBM schätzt, dass der Bedarf an Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren bis 2020 um 39 % wachsen wird. Es ist ein lukratives Feld, in das man einsteigen kann, wobei der gleiche IBM-Bericht darlegt, dass das Durchschnittsgehalt bei etwa 80.000 Dollar liegt. Um jedoch dorthin zu gelangen, müssen Sie sich mit bestimmten Programmiersprachen auskennen, die es Ihnen ermöglichen, große Daten zu bearbeiten.

Sie müssen nicht alle fünf der folgenden Optionen lernen, obwohl es für Sie bei der Jobsuche einen großen Vorsprung verschafft, mehr als eine zu kennen. Es lohnt sich, einen Blick auf den spezifischen Bereich zu werfen, mit dem Sie sich beschäftigen möchten, und zu schauen, welche Sprachen dort eher verwendet werden. Hier sind die besten Möglichkeiten, wenn man sich mit der Datenwissenschaft beschäftigen möchte:

1. R

Eine der besten Optionen ist R. Es ist eine Open-Source-Sprache, die speziell für statistische Analysen entwickelt wurde und sich daher perfekt für große Daten eignet. Mit über 10.000 verfügbaren Datenpaketen und Visualisierungsbibliotheken wie ggplot2 und plotly, mit denen Sie Ihre Daten grafisch darstellen können, ist es leicht zu verstehen, warum so viele Leute in der Datenwissenschaft R als Sprache ihrer Wahl verwenden.

Natürlich gibt es einige Nachteile. Der erheblichste Nachteil liegt darin, dass die Sprache auf die statistische Analyse ausgerichtet ist und man sie kaum für etwas anderes verwenden kann. Sie ist also ist nicht besonders vielseitig. Es ist auch bekannt, dass die Sprache eine steile Lernkurve hat. Gleichzeitig bedeutet die Open-Source-Lizenz der Sprache, dass es in Foren viel Hilfe und Rat dazu gibt.

2. Python

Als eine der bekanntesten Sprachen auf dieser Liste ist Python auch die bevorzugte Wahl für 44% der Datenwissenschaftler und damit die beliebteste Sprache. Die Gründe dafür sind ziemlich klar: Python ist vielseitig, leicht zu erlernen und bietet eine großen Anzahl von Bibliotheken. Sie wird auch häufig in der Datenwissenschaft verwendet, d. h. es gibt eine spezielle Online-Community, die Ihnen helfen kann, sich zurechtzufinden.

Da Python derart beliebt ist, müssen Sie natürlich auch mit großer Konkurrenz um Arbeitsplätze rechnen. Das bedeutet trotzdem nicht, dass Sie die Sprache nicht lernen sollten. Stattdessen sollten Sie sich überlegen, auch eine zweite Sprache zu erlernen, damit Sie sich besser von der Masse abheben können.

3. Scala

Eine der besten Analytics-Engines für die Verarbeitung großer Datenmengen ist Apache Spark, und viele datenwissenschaftliche Projekte benutzen sie. Sie ist in Scala geschrieben, wodurch sich die Programmiersprache auch am besten eignet, um mit der Engine zu interagieren. Das ist nicht die einzige Option, aber 71 % der Spark-Benutzer können auch mit Scala umgehen. Daher ist klar, dass es eine starke Verbindung zwischen den beiden gibt.

Die Sprache gilt als sehr schwer zu lernen, und sie stellt sicherlich eine Herausforderung dar. Allerdings hat sie viel Syntax mit Java gemeinsam. Wenn Sie also mit Java vertraut sind, sollten Sie Scala verstehen können. Ebenso hat die Sprache viel mit C, C++ und Python gemeinsam. Sie mag also keine gute Wahl für die erste Sprache sein, stellt aber eine gute Zusatzoption dar.

4. Julia

Das ist eine neuere Programmiersprache, die schnell an Popularität gewinnt. Das liegt unter anderem daran, dass sie, ähnlich wie Python, als leicht zu erlernen gilt, aber ein beeindruckendes Leistungsniveau zeigt. Einige schätzen sie bis zu 30 Mal schneller ist als Python, wobei Tests diese Geschwindigkeit bestätigt haben.

Da Julia eine relativ neue Sprache ist, ist sie vielleicht nicht so gefragt wie einige der anderen Optionen auf dieser Liste. Sie wurde auch kritisiert, nachdem ihre stabile Veröffentlichung mehrere Probleme aufwies. Dennoch ist sie eine nützliche Sprache, die man für die Durchführung großer datenwissenschaftlicher Aufgaben lernen kann, da sich damit Probleme schnell lösen lassen.

5. SQL

In vielerlei Hinsicht ist SQL die Grundlagenebene der Datenwissenschaft, da die Sprache zum Abfragen und Bearbeiten von in Datenbanken gespeicherten Informationen entwickelt wurde. Manche halten es für die wichtigste Fachkenntnis, die man auf diesem Gebiet haben kann. SQL wird Ihrer Karriere also sicherlich helfen. Es könnte jedoch tatsächlich nicht so nützlich sein, wie manche denken.

Während SQL in etwa 73 % der Stellenanzeigen für Einstiegspositionen in der Datenwissenschaft erwähnt wird, ist es nur in 46 % der Anzeigen für leitende Positionen vorhanden. Das deutet darauf hin, dass es für höherrangige Jobs nicht so nützlich ist. Langfristig wird Ihnen also Python oder R möglicherweise mehr bringen.

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