JavaScript ist die meistgenutzte Programmiersprache der Welt. Im Bereich Data Science steht jedoch Python an erster Stelle. Inwiefern unterscheiden sich die Programmiersprachen? Welche Vorteile bieten sie für die Anwendung von Business Intelligence?
Data Science ermöglicht Unternehmen, aus den gesammelten Daten wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren und diese gewinnbringend einzusetzen. Somit wird der Bereich häufig als Schlüssel zur digitalen Transformation gesehen. Es ergeben sich beispielsweise Anwendungsfelder wie vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) oder Fraud Detection. Insofern steigt auch die Nachfrage nach Experten und Programmierern für Data Science.
In unserem Beitrag stellen wir die wichtigsten Programmiersprachen vor. Diese können für typische Data Science Arbeitsbereiche wie statistische Analysen, Datenmanipulation, visuelle Aufbereitung oder Datenzugriff nützlich sein.

Python: einfache Syntax, große Bibliotheksvielfalt

Diese multiparadigmatische, dynamische Programmiersprache wird in der Lehre für Web-Application-Frameworks und teilweise für Spiele genutzt. Zum Teil basieren etwa Google und YouTube auf Python. Die 1991 entwickelte Data Science Sprache bietet hilfreiche mathematische Bibliotheken, die bei der Datenanalyse helfen.

Ein Vorteil ist die weltweit große Nutzergemeinde von Python, in der man sich bei speziellen Problemen gegenseitig hilft. Grob gesagt gibt es zwei Wege, um Python als Data Scientist zu nutzen. Zum einen können Skripte geschrieben und ausgeführt werden. Zum anderen ist es möglich eine Shell wie REPL einzusetzen, um schnell und einfach Python Befehle zu prüfen. REPL steht dabei für:

1. Read: Eingabe des Nutzers erfassen
2. Eval: Bewertung der Eingabe
3. Print: Output zur Verfügung stellen
4. Loop: Wiederholen

R: spezialisiert auf Statistik und Data Science

R ist eine 1993 erschienene Sprache, die sich zunächst vor allem an Statistiker richtete. Daher bietet sie viele nützliche Funktionen, um Daten einzulesen oder Statistiken und Regressionen zu berechnen bzw. zu plotten. Das Verarbeiten großer Datenmengen läuft jedoch mit Python schneller ab als mit R. Dennoch wird R teilweise zum Entwickeln von Machine Learning Modellen verwendet.

Für R gibt es eine geringere Auswahl an Software, wenn man zum Programmieren eine integrierte Entwicklungsumgebung nutzen möchte. Viele Nutzende sind aber mit den vorhandenen Tools sehr zufrieden, zumal die Programmiersprache R von der Food and Drug Administration für medizinische Zwecke validiert wurde. Dadurch kann sie für klinische Studien eingesetzt werden. R lässt sich zudem als Open Source-Sprache für individuelle Zwecke anpassen.

C++ im Bereich Data Science und Machine Learning

Zunehmend entdecken Entwickler alte Programmiersprachen wie C++ (aus dem Jahr 1979) oder C (Erscheinungsjahr 1972) für Data Science Anwendungen wieder. Dass die Syntax von C die Basis später erschienener Sprachen ist, hilft vielen jüngeren Developern beim Erlernen. Mit der Programmiersprache C++ wurden zum Beispiel MongoDB, MapReduce und viele Deep Learning Bibliotheken implementiert.

Die Programmiersprache gilt als effizientes Werkzeug zum Erstellen schnell skalierbarer Data Science- und Big Data-Bibliotheken. Grund dafür sind das gute Memory Management und andere Leistungsmerkmale von C++, wie die sehr hohe Geschwindigkeit der Datenkompilierung.

SQL: wichtigste Data Science Sprache für die Datenbanknutzung

Um Daten analysieren zu können, muss man sie häufig aus Datenbanken extrahieren. Eine dazu verwendete Programmiersprache ist SQL. Sie kam bereits 1979 erstmals auf den Markt. Es handelt sich um eine Datenbanksprache zur Definition von Datenstrukturen. Als Data Scientist sollte man SQL beherrschen, da fast alle gängigen Datenbanksysteme diese Programmiersprache nutzen.

SQL gilt als Standardsprache für relationale Datenbanken und ist eine oft genutzte Schnittstelle bei Big Data Plattformen. Mit ihr erstellt, extrahiert und manipuliert man Daten aus Systemen wie beispielsweise MySQL, Oracle, SQL-Server oder Postgre. Im Vergleich mit anderen Programmiersprachen ist die Syntax von SQL relativ einfach aufgebaut, da sie semantisch an die englische Umgangssprache angelehnt ist.

Java: ein Bonus im Portfolio eines Data Scientists

Als eine der allgemein wichtigsten Programmiersprachen gilt Java, welche 1991 entwickelt wurde und heute beispielsweise für Android Apps, Web-Server-Anwendungen, Hadoop und Enterprise-Desktop-Anwendungen verwendet wird. Als Data Science Sprache nutzen manche Entwickler Java ergänzend zu R oder Python, um etwa spezielle Programmierungen zu schreiben.

Java hat als Programmiersprache – abhängig von der konkreten Entwicklungsumgebung und Gesamtstruktur des Softwareprojekts – Potenzial für folgende Bereiche:

• Datenvisualisierung,
• Textanalysen,
• Deep Learning,
• Datenbereinigung,
• Statistikanalysen,
• Datenimport und -export
• sowie Machine Learning.

Relevant ist zudem, dass viele Unternehmen bereits Infrastruktur nutzen, die auf Java basiert. Aus diesem Grund ist es mitunter sinnvoll, ein Prototyp in R oder Python zu erstellen, der anschließend nach Java umgeschrieben wird.

Weitere Programmiersprachen im Data Science Bereich

Neben weitverbreiteten Data Science Sprachen wie Python sind einige andere Programmiersprachen vor allem regional bei Datenanalysten beliebt:

Scala

So ist Scala unter anderem in Japan beliebt. Diese 2003 entwickelte Programmiersprache sollte zunächst bei bestimmten Problemen mit Java helfen. Heute wird sie auch in den Bereichen Big Data und Machine Learning verwendet.

Julia

Eine Data Science-Sprache, die zweckgebunden für schnelle numerische Analysen und den Umgang mit Matrizen verwendet wird, ist Julia. Sie gilt als passende Sprache für mathematische Konzepte im Data Science-Bereich. Zudem lässt sich die Schnittstelle gut in andere Programme einbetten.

SAS

Für die erweiterte Datenanalyse und komplexe statistische Operationen nutzen einige große Unternehmen mit entsprechenden Budgets SAS. Diese Sprache mit dazugehöriger Entwicklungsumgebung gilt im Bereich Enterprise Analytics als sehr zuverlässig, aber auch schwierig zu erlernen.

Matlab

Sind intensive mathematische Operationen nötig, kann auch MATLAB zur Data Science Sprache werden. Dies ist eine der Programmiersprachen, die unter anderem von Haus aus Grafiken zur Datenvisualisierung und Werkzeuge für die Erstellung individueller Plots bietet. Ähnlich wie die ebenfalls bei manchen Data Scientists beliebte Programmiersprache Octave verfügt MATLAB über eine Vielzahl an Bibliotheken für lineare Algebra, Statistiken und Fourier Analysen.

Perl

Eine Programmiersprache, die einiges mit Python gemeinsam hat, aber derzeit weniger genutzt wird, ist Perl. Diese vielfältig verwendbare Skriptsprache findet vor allem in der Bioinformatik, dem Finanzwesen und bei statistischen Analysen Verwendung. Moderne Perl-Versionen können besser mit großen Datenmengen umgehen als ältere Varianten. Daher nutzten beispielsweise Boeing und Siemens Perl für Teile ihrer Data Science-Aufgaben.

Haskell

Eine weitere Data Science-Programmiersprache ist Haskell. Sie soll schnell und sicher sein, wenn es um mathematische Konzepte wie Abstraktion geht, die für einige finanzorientierte Bereiche nötig sind. Allerdings ist die Anzahl der Entwickler, die Haskell für Machine Learning oder in Kombination mit anderen Data Science Programmiersprachen verwenden, recht gering. Denn die Sprache ist schwierig zu erlernen.

Verwendung der Programmiersprachen weltweit

Es gibt regionale Unterschiede in der Nutzung der jeweiligen Data Science-Sprache. So wurde Erfahrung mit Python in 76 Prozent der Data-Science-Stellenanzeigen auf LinkedIn für die USA als notwendige Qualifikation genannt. Dementsprechend leben auch die meisten Teilnehmenden einer Umfrage zur Arbeit mit Python in den USA, nämlich 16 Prozent. Es folgen Inder mit 11 Prozent und deutsche Programmierer mit sieben Prozent.

Geht es um Programmiersprachen für alle Software-Bereiche, rangieren JavaScript und HTML weltweit vor Python. Dies liegt darin begründet, dass die Entwicklung von Websites die häufigste Aufgabe der Gesamtzahl der Programmierer ist.

Schaut man sich dezidiert die Top Data Science-Sprachen an, erfährt man beispielsweise, dass Java von 53 Prozent der südkoreanischen und 47 Prozent der chinesischen Entwickler, aber nur von 33 Prozent der deutschen Softwareexperten verwendet wird. Dies mag auch damit zusammenhängen, dass deutsche Programmierer bei Verwendung von Java einen geringeren Einfluss in ihrer Position verspüren als mit anderen Programmiersprachen.

Die Programmiersprache R sehen die Wenigsten als ihre Hauptsprache an. Die meisten nutzen es parallel zu Python und in Kombination mit Datenbanken wie PostgreSQL, MongoDB und SQLite. Vermutlich aufgrund seines Alters derzeit weniger populär ist C++. Immerhin noch 23 Prozent der indischen Entwickler sehen es als ihre Hauptsprache an. Auch C++ wird am häufigsten in Kombination mit Python verwendet.

Fazit

Unter allen Programmiersprachen, die für Data Science Anwendung finden, ist Python derzeit die wichtigste. Je nach Region, Unternehmensphilosophie und persönlichen Vorlieben kommen ergänzend Java, R, SQL, C++ oder weniger bekannte Sprachen zum Einsatz. Insbesondere wenn es um komplexe mathematische Aufgaben geht, werden zusätzlich spezielle Programmiersprachen verwendet, die über erweiterte Statistik- oder Algebra-Funktionen verfügen.
Aufgrund dieser Vielfalt und Dynamik wird deutlich, dass es im KI-Bereich von großer Bedeutung ist, immer auf dem aktuellen Stand zu bleiben. Es ist nicht ausreichend, eine Programmiersprache zu lernen und diese für alle zukünftigen Projekte anzuwenden. Data Science ist ein umfangreicher Bereich, der durch sein hohes Entwicklungsgtempo spannend und abwechslungsreich ist. Das ergibt auch den Reiz für Experten und Programmierer in diesem Feld.