10 unverzichtbare Python-Kompetenzen, die alle Data Scientists beherrschen sollten

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Python gehört weltweit zu den gefragtesten Programmiersprachen – besonders in der Data Science. In der StackOverflow Developer Survey 2022 belegt Python Platz vier der populärsten Technologien und Platz drei bei den Technologien, die Entwickler lernen möchten. Kein Wunder: Python bietet eine enorme Bandbreite an Tools, Frameworks und Libraries für Anwendungen in der Data-Science-Welt und darüber hinaus.

Da Python eines der wichtigsten Werkzeuge der Branche ist, brauchen Unternehmen Entwicklerinnen und Entwickler mit ausgewiesener Python-Expertise, um aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Das gelingt entweder klassisch über Festanstellungen im eigenen Team oder über Partnerschaften mit Outsourcing-Anbietern, die Python-Entwicklung abdecken.

Bevor Unternehmen jedoch gezielt nach Python-Expertise suchen und bevor sich Developer auf solche Rollen bewerben, sollten beide Seiten wissen, welche Python-Kompetenzen Data-Science-Devs unbedingt im Repertoire haben müssen.

Die Top 10 Python-basierten Data-Science-Kompetenzen

Als eine der beliebtesten Sprachen für Data Science ist Python ein äußerst hilfreiches Werkzeug mit vielfältigen Einsatzmöglichkeiten. Um hier erfolgreich zu sein, müssen Devs nicht nur die Sprache selbst verstehen, sondern auch ihre Frameworks, Tools und die weiteren fachspezifischen Fähigkeiten. Viele Python-Zertifizierungen setzen genau hier an. 

1. Python-Grundlagen

Data Scientists nutzen Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen, Forschung und mehr voranbringen. Dieser Prozess erfordert in jedem Schritt solide Python-Skills. Entsprechend brauchen Data Scientists ein tiefes Verständnis der Python-Programmiergrundlagen, um effizienten Code zu schreiben und die Codebasen anderer Developer oder Teammitglieder zu verstehen.

Zu den zentralen Python-Grundlagen, die Data Scientists beherrschen sollten, zählen unter anderem:

• Datentypen. Python bringt zahlreiche eingebaute Datentypen mit, etwa Floats, Integers und Strings. Devs müssen die Unterschiede kennen und wissen, wann welcher Typ passt.
• Operatoren. Python verfügt über spezielle Operatorsymbole, mit denen sich Operationen auf einem oder mehreren Operanden ausführen lassen, z. B. Addition (+), Subtraktion (-) und Multiplikation (*).
• Variablen. Variablen speichern Werte innerhalb eines Programms. Sie werden über eine Zuweisung mit dem Gleichheitszeichen (=) angelegt.
• Listen. Listen sind geordnete Sammlungen von Elementen. Sie eignen sich, wenn Daten in einer bestimmten Reihenfolge benötigt werden oder mehrere Elemente desselben Typs gespeichert werden sollen.
• Dictionarys. Ein Dictionary ist eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren. Es eignet sich, wenn Daten über eindeutige Schlüssel abgefragt werden.
• Funktionen. Funktionen sind Codeblöcke für klar umrissene Aufgaben und lassen sich innerhalb eines Programms mehrfach wiederverwenden. Funktionen zu definieren und aufzurufen, gehört zum Kern von Python-Entwicklung.
• Kontrollstrukturen. Sie steuern die Ausführung anderer Codeblöcke. Häufige Beispiele sind if-Anweisungen, for- und while-Schleifen.
• Module und Pakete. Ein Modul ist eine Datei mit Python-Code, ein Paket ist eine Sammlung von Modulen. Gerade für größere, komplexe Programme müssen Devs wissen, wie man Module und Pakete importiert und nutzt.

2. Datenaufbereitung und -analyse

Data Scientists verbringen viel Zeit damit, Daten aufzubereiten und zu transformieren, damit sie für Analyse und Modellierung bereit sind. Sie müssen Python sicher einsetzen können, um Daten zu bereinigen und vorzubereiten – über unterschiedliche Typen und Größen hinweg.

Für effiziente Analysen verschiedenster Datensätze ist Souveränität in Python entscheidend. Zusätzlich sollten Data Scientists wissen, wie sie PySpark für sehr große Datensätze einsetzen und je nach Bedarf Libraries für Bilder, Text oder Audio nutzen.

3. Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist ein zentrales Element der Data Science: Sie erleichtert Exploration, Verständnis, Mustererkennung und die überzeugende Kommunikation von Ergebnissen. Data Scientists brauchen praktische Routine und ein fundiertes Verständnis der entsprechenden Tools. Unter den zahlreichen Python-Bibliotheken ist Matplotlib weit verbreitet für statische, animierte und interaktive Visualisierungen mit einer intuitiven Oberfläche für statistische Grafiken. Seaborn baut auf Matplotlib auf und bietet eine noch komfortablere API für Statistik-Grafiken. Weitere Optionen sind u. a. Plotly, Bokeh, Altair und Vega.

4. Datenspeicherung und -abfrage

Effiziente Speicherung und Abruf von Daten sind essenziell, wenn große Datenmengen im Spiel sind. Je nach Struktur und Anforderung sollten Data Scientists die verschiedenen Ansätze kennen und anwenden können.

In Python gibt es diverse Wege, Daten zu speichern und abzurufen: Flat Files, CSV, JSON, relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und Cloudspeicher. Relationale Datenbanken verwalten strukturierte Daten und lassen sich mit SQL abfragen. Cloud-Dienste wie Amazon S3, Google Cloud Storage und Microsoft Azure Storage bieten skalierbare Optionen für große Datenmengen; Python-Libraries wie boto3 und google-cloud-storage ermöglichen den Zugriff darauf.

5. pandas

Das Paket pandas ist für Data Scientists und Analysts in Python unverzichtbar. Die Open-Source-Library erleichtert das Untersuchen, Bereinigen und Verarbeiten tabellarischer Daten. Pandas setzt auf schnelle, flexible und ausdrucksstarke Datenstrukturen, die die Arbeit mit relationalen oder beschrifteten Daten einfach und intuitiv machen – ideal für Processing, Wrangling und Munging im Data-Science-Workflow.

6. NumPy

NumPy ist die Grundlage für effiziente Arbeit mit Arrays hoher Dimensionen über mathematische Funktionen. Die Library bietet zahlreiche Methoden für Array-Manipulation, Metriken und Lineare Algebra. NumPy steht für Numerical Python und ermöglicht die Vektorisierung mathematischer Operationen auf NumPy-Arrays – das steigert die Performance deutlich. So werden große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen handhabbar und Analysen schneller.

7. Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Data Scientists benötigen ein solides Verständnis von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning. ML-Algorithmen zielen darauf ab, Systeme zu bauen, die automatisch aus Datenmustern lernen. Da Python in der Data Science die Sprache der Wahl ist, ist deren sichere Beherrschung für die Arbeit mit ML-Algorithmen unverzichtbar. Lies mehr in unserem Guide how to learn AI.

8. Deep Learning

Deep Learning ist ein wichtiger Baustein der Data Science. Hier kommen künstliche neuronale Netze zum Einsatz, die über mehrere Verarbeitungsebenen höherwertige Merkmale aus Daten extrahieren. Python spielt dabei eine zentrale Rolle und bietet mächtige Libraries wie TensorFlow und PyTorch, mit denen sich Deep-Learning-Modelle effizient entwickeln und trainieren lassen.

9. Webframeworks

Wer Web-Apps mit Python erfolgreich entwickeln und ausrollen will, braucht ein solides Verständnis gängiger Webframeworks. Am beliebtesten bei Python-Entwicklern sind Flask und Django. Django ist ein High-Level-Framework, das auf sauberes, schnelles und pragmatisches Design setzt und viele Libraries für hochwertige Web-Apps mitliefert, ohne alles von Grund auf neu bauen zu müssen. Flask ist das Gegenstück dazu: ein Microframework, das nicht auf bestimmte Tools oder Libraries setzt. Es bringt weder ORM-Schicht noch Formularvalidierung oder andere typische Funktionen mit, die oft über Drittanbieter kommen. Gleichzeitig verfügt es über ein eigenes Template-System sowie Module und Libraries. So lassen sich Web-Apps bauen, ohne Low-Level-Code schreiben zu müssen. Beide Frameworks sind äußerst vielseitig und ermöglichen es, mit Python nützliche Webanwendungen zu entwickeln. Durch die eingebauten Tools und Libraries können Devs sich auf hochwertigen Code konzentrieren, statt sich in Details zu verlieren.

10. Frontend-Technologien

Um Web-Apps für Data-Science-Zwecke zu entwickeln, sollten Python-Devs die wichtigsten Frontend-Technologien sicher beherrschen. Dazu zählen drei zentrale Sprachen: CSS, JavaScript und HTML. Python kann alle drei über Compiler, Parser und Transpiler generieren. Wer seine Python-Stärken voll ausspielen will, schärft deshalb die eigenen Skills im Frontend. HTML bildet die Grundstruktur einer Seite, CSS gestaltet Layout und Inhalte, JavaScript sorgt für Interaktivität und dynamisches Verhalten. Mit Kompetenzen in allen drei Bereichen stellen Python-Devs sicher, dass ihre Apps und Data-Science-Projekte nicht nur funktionieren, sondern auch überzeugen.

Fazit

Data Science wächst rasant. Mit der zunehmenden Bedeutung dieser Spezialisierung steigt weltweit auch die Nachfrage nach Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern. Da Tech-Recruiting angesichts des globalen Talentmangels herausfordernd ist, wird der Wert von Outsourcing-Anbietern für Python-Entwicklungsservices weiter zunehmen.

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