Data Science – ein Bereich mit hoher Nachfrage

Data Science gehört zu den angesagtesten Technologiefeldern und wird als interdisziplinäre Wissenschaft angesehen, die sich mit der Gewinnung von Wissen aus Daten befasst. Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern wächst kontinuierlich und eröffnet unzählige Jobmöglichkeiten in den unterschiedlichsten Branchen. Trotz der Begeisterung, die der Bereich erzeugt, ist Data Science für viele Programmierer einschüchternd, da es ein starkes mathematisches Rückgrat erfordert. Aus diesem Grunde ist eine große Diskrepanz zwischen Stellenangeboten und potenziellen Bewerbern festzustellen.

Sie nennen bereits eine leistungsstarke Entwicklungsumgebung wie Microsoft Visual Studio 2019 Professional oder Microsoft Visual Studio 2022 Professional ihr Eigen, besitzen gewisse Programmierkenntnisse und möchten im Bereich der Datenwissenschaften Fuß fassen? Zu Beginn Ihrer Data-Science-Reise müssen Sie sich für eine Programmiersprache entscheiden, die Sie bei Ihrem Unterfangen unterstützt und zielführende Funktionen zur Verfügung stellt.

In diesem Blogbeitrag vergleichen wir zwei Sprachen, die nach aktuellen Umfragen zu den besten Softwareentwicklungssprachen zählen – Python und Java. Sowohl Java-Anwendungen als auch Python-Programme können mit Microsoft Visual Studio entwickelt werden.

Python – eine beliebte Wahl in der Wissenschaft

Im Moment dominiert Python die Datenwissenschaft. Eine Umfrage aus dem Jahre 2019, bei der fast 24.000 Datenexperten befragt wurden, kam zu dem Ergebnis, dass 83 % der Data Scientists diese Sprache verwenden. Was ist der Grund für die so weit verbreitete Verwendung von Python in der Datenwissenschaft?

Das Sammeln von Daten ist das Herzstück der Datenwissenschaft. Die Fähigkeit, große Mengen an Informationen in unterschiedlichen Formaten zu verarbeiten, bestimmt die Effizienz und den Erfolg des nächsten Projekts jedes Wissenschaftlers. In dieser Hinsicht ist Python eine leistungsstarke Wahl: Es unterstützt die gängigsten Datenformate (CSV, JSON, TSV und mehr) und es gibt viele Bibliotheken, die bei der Automatisierung von Prozessen helfen. Eine robuste Datenerfassungsinfrastruktur spielt eine große Rolle bei der Entwicklung von Python als Standardsprache für maschinelles Lernen und KI.

Das Erlernen der Konzepte von der objektorientierten Programmierung (OOP) ist Teil der meisten Lehrpläne für Informatik. Im Vergleich zu anderen Sprachen wie R, die im Bereich der Datenwissenschaften ebenfalls eine wichtige Rolle spielen, ist Python leichter zu erlernen, da es eine objektorientierte Natur besitzt.

Die Datenmodellierung ist ein wesentlicher Bestandteil der Ausführung eines jeden Projekts, da sie es Entwicklern ermöglicht, die Dimensionen eines Datensatzes zu reduzieren und die Ausführungsgeschwindigkeit von Algorithmen zu erhöhen. Es gibt viele Datenmodellierungsoperationen – numerische Modellierung, wissenschaftliches Rechnen und andere. Die Infrastruktur für diesen Prozess zu haben, ist für Entwickler äußerst nützlich – hier trifft Python voll ins Schwarze. Die Sprache bietet Tools zur Rationalisierung der Datenmodellierung – NumPy für numerische Operationen, Scikit Learn zum Anwenden von ML-Algorithmen auf einen Datensatz und SciPy für wissenschaftliches Rechnen.

Java – eine vielseitig einsetzbare Programmiersprache

Viele Entwickler begeben sich nur zögerlich an die Programmierung mit Java, da sie sich mit einer riesengroßen Menge an Lernmaterial konfrontiert sehen und dadurch etwas eingeschüchtert sind. Da es Java mittlerweile auch schon über 20 Jahre gibt, klingt es für Programmierer oft nicht mehr frisch oder aufregend. Allerdings werden Sie beim Durchsuchen von Stellenangeboten für Data Science meistens Java und Python in der Liste mit den erforderlichen Fähigkeiten sowie Kenntnissen entdecken. Letztendlich spielt auch Java eine wesentliche Rolle in der Datenwissenschaft.

Einer der Gründe, Java für Data Science zu lernen, ist, dass es die Sprache an der Basis des Hadoop-Ökosystems ist. Sogar die Tools, die nicht direkt auf Java basieren, wie zum Beispiel Spark, werden auf der Java Virtual Machine ausgeführt.

Obwohl Java seine Schwächen hat, ist es Python in puncto Codegeschwindigkeit und Skalierbarkeit überlegen. Mitunter die Multithreading-Unterstützung hebt Java von anderen Sprachen ab. Viele Entwickler ziehen es vor, umfangreiche Tools in Java zu erstellen, da sie Kryptografie, komplexe Authentifizierung und Zugriffskontrolle verwenden können. Als statisch typisierte Sprache verfügt Java über eine Art Sicherheitssystem, das Entwickler dazu ermutigt, ihre Anwendungen Korrektur zu lesen.

Wenn Leiter von Technologieteams damit beginnen möchten, die Leistungsfähigkeit von Data-Science-Algorithmen zu nutzen, anstatt die gesamte Infrastruktur ihrer Plattformen zu ändern, stellen sie lieber Kandidaten ein, die sich mit Java auskennen und den Algorithmus mit dem Rest der Codebasis verbinden können. Aus diesem Grund ist und bleibt das Programmieren in Java eine Voraussetzung für die meisten Data Science-Positionen in Unternehmen. Ein weiterer Grund für Tech-Teamleiter, Java/Python-Programmierer gegenüber reinen Python-Entwicklern vorzuziehen, ist die Arbeitsplatzflexibilität. Programmierer, die beide Sprachen beherrschen, können leichter einem neuen Projekt oder einer anderen Aufgabe zugewiesen werden.

Viele KI- und Datenverarbeitungsbibliotheken

Durch die Robustheit der Data-Science-Infrastruktur ist Java mit Python auf Augenhöhe. Es gibt viele Frameworks und Bibliotheken, die Entwicklern dabei helfen, Arbeitsabläufe zu rationalisieren und zu automatisieren.

Wenn es um die Wahl einer Technologie für Data Science geht, sind Python und R für viele Entwickler immer noch die erste Wahl. Das bedeutet jedoch nicht, dass angehende Data Scientists Java als Teil ihrer Lernkurve vernachlässigen sollten. Obwohl es nicht einfach ist, zwei Programmiersprachen gleichzeitig zu lernen, sollten Sie mit genügend Entschlossenheit und einer sorgfältig ausgewählten Liste von Ressourcen keine Probleme haben, sowohl Java als auch Python zu beherrschen und ein erfahrener, vielseitiger Datenwissenschaftler zu werden.

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