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Welche Programmiersprachen sind für Data Scientist relevant?

Data Scientists nutzen eine Vielzahl von Programmiersprachen, um Daten zu analysieren, Modelle zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen. Die Auswahl der Programmiersprache hängt oft von den spezifischen Anforderungen des Projekts sowie den Präferenzen des Data Scientists ab. Hier sind einige der relevanten Programmiersprachen für Data Science:

Python:

Python ist äußerst beliebt in der Data-Science-Gemeinschaft. Umfangreiche Bibliotheken wie NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn und TensorFlow machen Python besonders leistungsfähig für Datenanalyse, maschinelles Lernen und Deep Learning.

R:

R ist speziell für statistische Analysen und Datenvisualisierungen konzipiert. Es bietet eine breite Palette von Paketen, die von Statistikern und Data Scientists genutzt werden, wie ggplot2, dplyr und tidyr.

SQL:

SQL (Structured Query Language) wird für Datenbankabfragen verwendet, um Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu analysieren. Grundlegend für den Umgang mit relationalen Datenbanken und großen Datensätzen.

Java:

Java wird in der Regel für Big-Data-Verarbeitung und -Analyse verwendet. Hadoop, eine der wichtigsten Big-Data-Technologien, ist in Java geschrieben.

Scala:

Scala ist eine funktionale Programmiersprache, die oft mit Apache Spark verwendet wird. Spark, eine leistungsstarke Big-Data-Verarbeitungsplattform, bietet APIs in Scala, Java, Python und R.

Julia:

Julia ist aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit auf dem Vormarsch. Besonders geeignet für numerische und wissenschaftliche Berechnungen.

MATLAB:

MATLAB ist in Ingenieurs- und Wissenschaftskreisen verbreitet. Es bietet leistungsstarke Funktionen für numerische Berechnungen und Datenvisualisierung. Die Wahl der Programmiersprache hängt stark von den individuellen Projekterfordernissen und der Präferenz des Data Scientists ab. In der Praxis kombinieren viele Data Scientists mehrere Sprachen, um die besten Ergebnisse für ihre spezifischen Aufgaben zu erzielen.