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Kurs
Einführung in Python
4 Std.
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Wenn du darüber nachdenkst, eine Karriere im Bereich Data Science zu starten, gilt: Je früher du mit dem Programmieren anfängst, desto besser. Programmieren zu lernen ist ein wichtiger Schritt für jeden angehenden Datenwissenschaftler. Der Einstieg in die Programmierung kann allerdings echt einschüchternd sein, vor allem wenn du noch keine Erfahrung mit dem Programmieren hast.
Um die richtige Programmiersprache zu finden, müssen wir uns erst mal anschauen, was Datenwissenschaftler in ihrem Arbeitsalltag so machen. Ein Datenwissenschaftler ist ein Technik-Experte, der mathematische und statistische Methoden nutzt, um Daten zu bearbeiten, zu analysieren und Infos daraus zu gewinnen. Im Bereich der Datenwissenschaft gibt's viele Bereiche, von maschinellem Lernen und Deep Learning bis hin zu Netzwerkanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und Geodatenanalyse. Um ihre Aufgaben zu erledigen, nutzen Datenwissenschaftler die Leistung von Computern. Programmieren ist die Technik, mit der Datenwissenschaftler mit Computern interagieren und ihnen Anweisungen geben können.
Es gibt hunderte von Programmiersprachen, die für verschiedene Zwecke entwickelt wurden. Einige sind besser für die Datenwissenschaft geeignet und bieten hohe Produktivität und Leistung, um große Datenmengen zu verarbeiten. Trotzdem gibt's in dieser Gruppe immer noch eine ganze Menge Programmiersprachen.
In diesem Artikel schauen wir uns ein paar der besten Programmiersprachen für Data Science für 2026 an und zeigen, was jede davon so besonders macht.
- Python
- R
- SQL
- Java
- Julia
- Scala
- C/C++
- JavaScript
- Schnell
- Los
- MATLAB
- SAS
Alle Daten wurden aktualisiert, um die neuesten Trends für 2026 und darüber hinaus zu zeigen.
Die 12 besten Programmiersprachen für Data Science im Jahr 2026
1. Python
Python ist in mehreren Beliebtheitsrankings für Programmiersprachen, wie dem TIOBE-Index und dem PYPL-Index, auf Platz eins und hat in den letzten Jahren einen richtigen Boom erlebt. Es ist nach wie vor die beliebteste Programmiersprache. Python ist eine Open-Source-Programmiersprache für alle möglichen Zwecke, die nicht nur in der Datenwissenschaft, sondern auch in anderen Bereichen wie Webentwicklung und Videospielentwicklung super nützlich ist.
Jede Datenwissenschaftsaufgabe, die dir einfällt, kann mit Python erledigt werden. Das liegt vor allem an seinem umfangreichen Ökosystem an Bibliotheken. Mit Tausenden leistungsstarken Paketen, die von einer riesigen Nutzergemeinschaft unterstützt werden, kann Python alle möglichen Aufgaben erledigen, von der Datenvorverarbeitung über die Visualisierung und statistische Analyse bis hin zum Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning. Hier sind ein paar der am häufigsten genutzten Bibliotheken für Data Science und Machine Learning:
- NumPy: ist ein beliebtes Paket, das eine riesige Auswahl an fortgeschrittenen mathematischen Funktionen bietet. Viele Pakete basieren auf Numpy-Objekten, wie den bekannten NumPy-Arrays.
- pandas: ist eine wichtige Bibliothek in der Datenwissenschaft, die für alle Arten der Bearbeitung von Datenbanken, auch DataFrame genannt, verwendet wird.
- Matplotlib: die Standard-Python-Bibliothek für die Datenvisualisierung.
- scikit-learn: Basierend auf NumPy und SciPy ist es die beliebteste Python-Bibliothek für die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen geworden.
- TensorFlow: Von Google entwickelt, ist es ein starkes Rechenframework für die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning.
- Keras: Eine Open-Source-Bibliothek, die entwickelt wurde, um neuronale Netze mit hoher Leistung zu trainieren.
- Polare: Eine neue DataFrame-Bibliothek, die schneller ist als pandas.
- PyCaret: Eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen mit wenig Programmieraufwand, die den ganzen ML-Prozess automatisch abwickelt.
- Hugging Face: Weit verbreitet wegen seiner Transformatoren -Bibliothek, die moderne NLP-Anwendungen möglich macht.
Wegen seiner einfachen und übersichtlichen Syntax wird Python oft als eine der am leichtesten zu lernenden und zu verwendenden Programmiersprachen für Anfänger bezeichnet. Wenn du neu in der Datenwissenschaft bist und nicht weißt, welche Sprache du zuerst lernen sollst, ist Python eine der besten Optionen.
Wenn du ein Python-Experte werden willst, hilft dir DataCamp dabei. Schau dir die Python-Kurse in unserem Katalog an und fang mit deiner Ausbildung an, um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu werden.
2. R
Auch wenn es in den letzten Jahren nicht so angesagt war wie Python, ist R laut den Beliebtheitsindizes eine der besten Optionen für angehende Datenwissenschaftler. In Data-Science-Foren wird Python oft als Hauptkonkurrent von Python dargestellt. Eine dieser beiden Sprachen zu lernen, ist echt wichtig, um in diesem Bereich Fuß zu fassen.
R ist eine Open-Source-Sprache, die speziell für die Datenwissenschaft entwickelt wurde. R ist in der Finanzwelt und in der Wissenschaft echt beliebt und eignet sich super für die Datenbearbeitung, -verarbeitung und -visualisierung sowie für statistische Berechnungen und maschinelles Lernen.
Genau wie Python hat auch R eine riesige Community von Nutzern und eine umfangreiche Sammlung von speziellen Bibliotheken für die Datenanalyse. Einige der bekanntesten gehören zur Tidyverse-Familie, einer Sammlung von Data-Science-Paketen. Es enthält dplyr für die Datenbearbeitung und das leistungsstarke ggplot2, die Standardbibliothek für die Datenvisualisierung in R. Was Machine-Learning-Aufgaben angeht, machen Bibliotheken wie caret dir das Leben bei der Entwicklung deiner Algorithmen viel leichter.
Obwohl man R direkt über die Befehlszeile nutzen kann, ist es üblich, Rstudio zu verwenden, eine leistungsstarke Schnittstelle eines Drittanbieters, die verschiedene Funktionen wie Dateneditor, Datenviewer und Debugger integriert.
Egal, ob du neu in der Datenwissenschaft bist oder dein Repertoire um neue Sprachen erweitern möchtest, R zu lernen ist eine super Wahl. Schau dir unseren umfangreichen Katalog an R-Kursen an, um deine Fähigkeiten zu verbessern.
3. SQL
Ein Großteil der Daten auf der Welt wird in Datenbanken gespeichert. SQL (Structured Query Language) ist eine spezielle Sprache, mit der Programmierer mit Datenbanken kommunizieren, Daten bearbeiten und aus ihnen herausholen können. Wenn du Data Scientist werden willst, musst du dich mit Datenbanken und SQL auskennen.
Wenn du SQL kannst, kannst du mit verschiedenen relationalen Datenbanken arbeiten, darunter beliebte Systeme wie SQLite, MySQL und PostgreSQL. Auch wenn es kleine Unterschiede zwischen diesen relationalen Datenbanken gibt, ist die Syntax für einfache Abfragen ziemlich ähnlich, was SQL zu einer echt vielseitigen Sprache macht.
Egal, ob du Python oder R wählst, um deine Reise in die Welt der Datenwissenschaft zu starten, solltest du auch darüber nachdenken, SQL zu lernen. Wegen seiner einfachen, deklarativen Syntax ist SQL im Vergleich zu anderen Sprachen echt leicht zu lernen und wird dir auf deinem Weg echt helfen.
Willst du mit SQL anfangen? Schau dir die verschiedenen SQL-Kurse und Skill-Tracks von DataCamp an und mach dich bereit, ein Query-Profi zu werden. Du kannst sogar eine SQL-Associate-Zertifizierung über DataCamp machen.
4. Java
Java ist auf Platz 2 im PYPL-Index und auf Platz 4 im TIOBE-Index und damit eine der beliebtesten Programmiersprachen. auf der Welt, obwohl es in den letzten zehn Jahren nicht mehr so angesagt ist, während Sprachen wie Python total im Trend sind. Java ist eine Open-Source-Sprache, die objektorientiert ist und für ihre super Leistung und Effizienz bekannt ist. Unzählige Technologien, Softwareanwendungen und Websites hängen vom Java-Ökosystem ab.
Obwohl Java die erste Wahl ist, wenn es darum geht, Websites zu entwickeln oder Anwendungen von Grund auf neu zu erstellen, hat Java in den letzten Jahren auch in der Datenwissenschaftsbranche eine wichtige Rolle übernommen. Das liegt vor allem an den Java Virtual Machines, die ein solides und effizientes Framework für beliebte Big-Data-Tools wie Hadoop, Spark und Scala bieten.
Wegen seiner tollen Leistung ist Java eine super Sprache, um ETL-Jobs zu entwickeln und Datenaufgaben zu erledigen, die viel Speicherplatz und komplexe Verarbeitung brauchen, wie zum Beispiel Algorithmen für maschinelles Lernen.
5. Julia
Julia kann man als aufstrebenden Star in der Datenwissenschaft sehen. Obwohl Julia eine der neuesten Sprachen auf dieser Liste ist (sie kam 2011 raus), hat sie die Welt der numerischen Berechnung schon beeindruckt. Manchmal wird Julia als Nachfolger von Python bezeichnet und ist im Vergleich zu anderen Sprachen, die für die Datenanalyse genutzt werden, ein echt starkes Tool. Du kannst mit unserem Skill Track „Julia-Grundlagen“ loslegen, um mehr zu erfahren.
Obwohl Julia durch die frühe Einführung bei einigen großen Unternehmen, darunter viele aus der Finanzbranche, bekannt geworden ist, ist sie nicht so weit verbreitet wie Sprachen wie Python und R. Sie hat eine kleinere Community und nicht so viele Bibliotheken wie ihre Hauptkonkurrenten. Trotzdem ist Julia wegen ihrer Geschwindigkeit, klaren Syntax und Vielseitigkeit eine vielversprechende Sprache für die Datenwissenschaft, und es gibt viele Anwendungsfälle, in denen sie echt gut ist.
6. Scala
Auch wenn Scala in den Top-Rankings der Programmiersprachen nicht so oft auftaucht (im Moment ist es auf Platz 21 im PYPL-Index und auf Platz 33 im TIOBE-Index), muss man über diese Programmiersprache im Zusammenhang mit Data Science einfach reden.
Scala ist in letzter Zeit zu einer der besten Sprachen für maschinelles Lernen und Big Data geworden. Scala kam 2004 raus und ist eine Sprache mit mehreren Paradigmen, die bewusst als klarere und weniger wortreiche Alternative zu Java entwickelt wurde.
Scala läuft auch auf der Java Virtual Machine, was die Interoperabilität mit Java ermöglicht und es zu einer perfekten Sprache für verteilte Big-Data-Projekte macht. Das Cluster-Computing-Framework Apache Spark ist zum Beispiel in Scala geschrieben.
7. #C/C++
C und sein naher Verwandter C++ gelten als zwei der optimiertesten Sprachen und können echt nützlich sein, wenn es um rechenintensive Aufgaben in der Datenwissenschaft geht.
C und C++ sind schneller als andere Programmiersprachen und eignen sich daher super für die Entwicklung von Big-Data- und Machine-Learning-Anwendungen. Es ist kein Zufall, dass einige der Hauptkomponenten beliebter Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie PyTorch und TensorFlow, in C++ geschrieben sind.
Wegen ihrer niedrigen Ebene gehören C und C++ zu den Sprachen, die am schwierigsten zu lernen sind. Auch wenn sie vielleicht nicht die erste Wahl sind, wenn du in die Welt der Datenwissenschaft einsteigst, ist es doch eine kluge Entscheidung, sie zu beherrschen, sobald du die Grundlagen der Programmierung verstanden hast. Das kann deinen Lebenslauf echt aufwerten.
8. JavaScript
JavaScript ist auf Platz 3 im PYPL-Index und auf Platz 6 im TIOBE-Index und damit eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt. JavaScript ist eine vielseitige Sprache, die für ihre Fähigkeit bekannt ist, coole und interaktive Webseiten zu erstellen.
Auch wenn die meisten Leute, die JavaScript nutzen, in der Webentwicklung arbeiten, hat die Sprache in den letzten Jahren in der Datenwissenschaftsbranche an Bekanntheit gewonnen. Heutzutage unterstützt JavaScript beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning wie TensorFlow und Keras sowie echt leistungsstarke Visualisierungstools wie D3.
Dank der Unterstützung durch beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen und seiner großen Beliebtheit bei Webentwicklern ist es ein einfacher Einstieg für alle Frontend- und Backend-Programmierer, die in die Datenwissenschaft einsteigen wollen.
9. Schnell
Einer der Nachteile von Python und R ist, dass sie nicht für mobile Geräte entwickelt wurden. In den nächsten Jahren können wir mit einem noch größeren Fortschritt bei Mobilgeräten, Wearables und dem IoT (Internet der Dinge) rechnen. Swift wurde von Apple entwickelt, um das Erstellen von Apps einfacher zu machen und damit sein App-Ökosystem zu vergrößern und die Kundenbindung zu stärken. Kurz nach der Veröffentlichung im Jahr 2014 haben Apple und Google angefangen, zusammenzuarbeiten, um es zu einem wichtigen Tool für das Zusammenspiel zwischen Mobilgeräten und maschinellem Lernen zu machen.
Swift ist auf Platz 9 im PYPL-Index und auf Platz 17 im TIOBE-Index. Jetzt ist es mit TensorFlow kompatibel und kann mit Python zusammenarbeiten. Ein weiterer Vorteil von Swift ist, dass es nicht mehr nur auf das iOS-System beschränkt ist und jetzt auch als Open-Source-Software für Linux verfügbar ist.
Aus diesen Gründen ist Swift genau das Richtige für dich, wenn du als Entwickler für mobile Anwendungen neugierig auf Data Science bist.
10. Los
Go (oder GoLang) ist eine Sprache, die immer beliebter wird, vor allem für Projekte im Bereich maschinelles Lernen. Es ist in den Beliebtheitsrankings sowohl im PYPL-Index (Platz 12) als auch bei TIOBE (Platz 7) nach oben geklettert.
Google hat es 2009 mit einer C-ähnlichen Syntax und Layouts eingeführt. Viele Entwickler sagen, dass Go die Version von C für das 21. Jahrhundert ist. Mehr als zehn Jahre nach seiner Einführung wird Go wegen seiner flexiblen und leicht verständlichen Sprache immer beliebter. Im Bereich der Datenwissenschaft kann Go ein guter Partner für Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens sein. Trotz der guten Aussichten ist die Data-Science-Community von Go noch ziemlich klein.
11. MATLAB
MATLAB ist eine Sprache, die hauptsächlich für numerische Berechnungen entwickelt wurde. Es ist gerade auf Platz 14 im PYPL-Index und auf Platz 12 im TIOBE-Index.
Seit es 1984 auf den Markt kam, ist MATLAB in der Wissenschaft und Forschung weit verbreitet. Es bietet coole Tools für anspruchsvolle mathematische und statistische Aufgaben und ist damit super für die Datenwissenschaft geeignet. Allerdings hat MATLAB einen großen Nachteil: Es ist proprietär. Je nachdem, wofür du es brauchst (für die Uni, privat oder geschäftlich), musst du vielleicht ziemlich viel Geld für eine Lizenz ausgeben, was es weniger attraktiv macht als andere Programmiersprachen, die man kostenlos nutzen kann.
12. SAS
SAS (Statistical Analytical System) ist eine Softwareumgebung für Business Intelligence und fortgeschrittene numerische Berechnungen. SAS gibt's schon ewig und wird von vielen großen Firmen in verschiedenen Branchen genutzt, was einen riesigen Markt für SAS-Entwickler schafft.
Allerdings verliert SAS immer mehr an Beliebtheit gegenüber anderen Programmiersprachen für Datenwissenschaft wie Python und R. Das liegt vor allem daran, dass man, wie bei MATLAB, eine Lizenz braucht, um SAS nutzen zu können. Das macht es für neue Nutzer und Firmen schwer, einzusteigen, weil sie eher kostenlose Open-Source-Sprachen nutzen wollen.
Fazit
Wir hoffen, dass dieser Beitrag dir hilft, dich in der vielfältigen Welt der Programmiersprachen für Data Science zurechtzufinden. Es gibt keine Sprache, die absolut gesehen am besten geeignet ist, um alle Probleme und Situationen zu lösen, die bei deiner Arbeit als Datenwissenschaftler auftreten können. Die Wahl der Lieblingsprogrammiersprache ist echt subjektiv und hängt oft davon ab, was ein Datenwissenschaftler schon gelernt hat oder welche Technologien er bei der Arbeit benutzt. Zum Beispiel meint Richie Cotton, der Daten-Evangelist von DataCamp:
In der Datenwissenschaft dreht sich bei der Programmierung immer mehr alles um Python und SQL, obwohl R immer noch beliebt ist und Julia auf dem Vormarsch ist. Ich denke, dass sich dieser Trend 2023 und darüber hinaus fortsetzen wird, aber man sollte auch Low-Code-Business-Intelligence-Tools wie Power BI und Tableau im Auge behalten.
Wenn du neu in der Datenwissenschaft bist, sind Python oder R ein guter Einstieg. Du kannst dich für unser kostenloses Tutorial „Einführung in Python“ und das Tutorial „Einführung in R“ anmelden, um zu sehen, welches dir am besten gefällt. Von da an sind Geduld und Übung der Schlüssel zum Erfolg. Um praktische Programmiererfahrung zu sammeln, gibt's DataLab, eine Online-Umgebung, wo du Codes schreiben, deine Fähigkeiten anwenden, mit anderen zusammenarbeiten und dein Data-Science-Portfolio erstellen kannst.
Sobald du dich mit der gewählten Sprache sicher fühlst, kannst du mit einer fundierten SQL-Schulung dein Niveau verbessern. Zum Glück hat DataCamp eine Reihe von SQL-Kursen im Angebot.
Von da an gibt's keine Grenzen mehr. Es ist echt gut, wenn du mehrere Programmiersprachen beherrschst. Wenn du je nach den Bedürfnissen deiner Firma zwischen den Sprachen wechseln kannst, wirst du zu einem vielseitigen Datenwissenschaftler und kannst eine erfolgreichere Karriere machen.
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