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Top 12 Programmiersprachen für Datenwissenschaftler/innen im Jahr 2024

Du denkst darüber nach, in die Datenwissenschaft einzusteigen, weißt aber nicht, welche Programmiersprache du wählen sollst? Hier erfährst du alles, was du über die Programmiersprachen wissen musst, die im Jahr 2024 im Bereich Data Science führend sein werden.
Aktualisierte 16. Jan. 2025  · 13 Min. Lesezeit

Wenn du darüber nachdenkst, eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen, ist es umso besser, je früher du mit dem Programmieren beginnst. Code zu lernen ist ein wichtiger Schritt für jeden angehenden Datenwissenschaftler. Der Einstieg in die Programmierung kann jedoch entmutigend sein, vor allem, wenn du noch keine Erfahrung im Programmieren hast.

Um die richtige Programmiersprache zu wählen, müssen wir uns zunächst ansehen, was Datenwissenschaftler/innen bei ihrer täglichen Arbeit tun. Ein Datenwissenschaftler ist ein technischer Experte, der mathematische und statistische Techniken einsetzt, um Daten zu manipulieren, zu analysieren und Informationen aus ihnen zu gewinnen. Es gibt viele Bereiche im Bereich der Datenwissenschaft, von maschinellem Lernen und Deep Learning bis hin zu Netzwerkanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und Geodatenanalyse. Um ihre Aufgaben zu erfüllen, sind Datenwissenschaftler/innen auf die Leistung von Computern angewiesen. Programmieren ist die Technik, die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, mit Computern zu interagieren und Anweisungen an sie zu senden.

Es gibt Hunderte von Programmiersprachen, die für unterschiedliche Zwecke entwickelt wurden. Einige von ihnen sind besser für Data Science geeignet und bieten eine hohe Produktivität und Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Diese Gruppe umfasst aber immer noch eine große Anzahl von Programmiersprachen.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige der Top-Programmiersprachen für Data Science im Jahr 2024 und stellen die Stärken und Fähigkeiten der einzelnen Sprachen vor.

  • Python
  • R
  • SQL
  • Java
  • Julia
  • Scala
  • C/C++
  • JavaScript
  • Swift
  • Go
  • MATLAB
  • SAS

Alle Daten wurden aktualisiert, um die neuesten Trends für 2024 und darüber hinaus aufzuzeigen.

Die 12 wichtigsten Programmiersprachen für Data Science im Jahr 2024

1. Python

Python hat in den letzten Jahren einen Boom erlebt und ist nach wie vor die beliebteste Programmiersprache, die in mehreren Beliebtheitsindizes wie dem TIOBE-Index und dem PYPL-Index den ersten Platz belegt. Python ist eine universelle Open-Source-Programmiersprache, die nicht nur in der Data Science-Branche, sondern auch in anderen Bereichen wie der Web- und Videospielentwicklung eingesetzt werden kann.

Quelle: TIOBE-Index

Jede erdenkliche Data-Science-Aufgabe kann mit Python erledigt werden. Das liegt vor allem an seinem reichhaltigen Ökosystem an Bibliotheken. Mit Tausenden von leistungsstarken Paketen, die von einer riesigen Nutzergemeinschaft unterstützt werden, kann Python alle Arten von Operationen durchführen, von der Datenvorverarbeitung über die Visualisierung und statistische Analyse bis hin zum Einsatz von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen. Hier sind einige der meistgenutzten Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen:

  • NumPy: ist ein beliebtes Paket, das eine umfangreiche Sammlung von fortgeschrittenen mathematischen Funktionen bietet. Viele Pakete basieren auf Numpy-Objekten, wie die berühmten NumPy-Arrays.
  • pandas: ist eine wichtige Bibliothek in der Datenwissenschaft, die für alle Arten der Manipulation von Datenbanken, auch DataFrames genannt, verwendet wird.
  • Matplotlib: die Standard-Python-Bibliothek für die Datenvisualisierung.
  • scikit-learn: Die auf NumPy und SciPy aufbauende Bibliothek ist mittlerweile die beliebteste Python-Bibliothek für die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen.
  • TensorFlow: Ein von Google entwickeltes, leistungsstarkes Framework 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 quelloffene Low-Code-Bibliothek für maschinelles Lernen, die End-to-End-ML-Workflows automatisiert.
  • Hugging Face: Weit verbreitet für seine Transformatoren-Bibliothek, die modernste NLP-Anwendungen ermöglicht.

Aufgrund seiner einfachen und verständlichen Syntax wird Python oft als eine der einfachsten 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, ist DataCamp hier, um dir zu helfen. Schau dir die Python-Kurse in unserem Katalog an und beginne deine Ausbildung zum erfolgreichen Datenwissenschaftler.

2. R

Obwohl R im Vergleich zu Python in den letzten Jahren nicht so sehr im Trend liegt, ist es laut den Beliebtheitsindizes eine Top-Option für angehende Datenwissenschaftler/innen. In Data-Science-Foren wird sie häufig als Hauptkonkurrentin von Python dargestellt. Das Erlernen einer dieser beiden Sprachen ist ein wichtiger Schritt, um in diesem Bereich Fuß zu fassen.

R ist eine quelloffene, domänenspezifische Sprache, die speziell für die Datenwissenschaft entwickelt wurde. R ist in der Finanzwelt und im akademischen Bereich sehr beliebt und eine perfekte Sprache für die Datenbearbeitung, -verarbeitung und -visualisierung sowie für statistische Berechnungen und maschinelles Lernen.

Quelle: PYPL

Wie Python hat auch R eine große Nutzergemeinschaft und eine umfangreiche Sammlung von Spezialbibliotheken für die Datenanalyse. Einige der bekanntesten gehören zur Tidyverse-Familie, einer Sammlung von Data-Science-Paketen. Es enthält dplyr für die Datenmanipulation und das leistungsstarke ggplot2, die Standardbibliothek für die Datenvisualisierung in R. Was die Aufgaben des maschinellen Lernens angeht, so werden dir Bibliotheken wie caret das Leben bei der Entwicklung deiner Algorithmen sehr erleichtern.

Obwohl es möglich ist, mit R direkt auf der Kommandozeile zu arbeiten, ist es üblich, Rstudio zu verwenden, eine leistungsstarke Schnittstelle von Drittanbietern, die verschiedene Funktionen wie Dateneditor, Datenbetrachter und Debugger integriert.

Egal, ob du neu in der Datenwissenschaft bist oder neue Sprachen in dein Arsenal aufnehmen willst, R zu lernen ist die perfekte Wahl. Schau dir unseren umfangreichen Katalog an R-Kursen an, um deine Fähigkeiten zu verbessern.

3. SQL

Ein Großteil der Daten der Welt wird in Datenbanken gespeichert. SQL (Structured Query Language) ist eine domänenspezifische Sprache, mit der Programmierer mit Datenbanken kommunizieren, sie bearbeiten und Daten aus ihnen extrahieren können. Datenbank- und SQL-Kenntnisse sind ein Muss, wenn du Datenwissenschaftler/in werden willst.

SQL-Kenntnisse ermöglichen es dir, mit verschiedenen relationalen Datenbanken zu arbeiten, darunter beliebte Systeme wie SQLite, MySQL und PostgreSQL. Trotz der kleinen Unterschiede zwischen diesen relationalen Datenbanken ist die Syntax für grundlegende Abfragen ziemlich ähnlich, was SQL zu einer sehr vielseitigen Sprache macht.

Unabhängig davon, ob du dich für Python oder R entscheidest, um deine Reise in die Datenwissenschaft zu beginnen, solltest du auch in Betracht ziehen, SQL zu lernen. Aufgrund seiner deklarativen, einfachen Syntax ist SQL im Vergleich zu anderen Sprachen sehr leicht zu erlernen und wird dir auf deinem Weg sehr helfen.

Willst du mit SQL anfangen? Wirf einen Blick auf die verschiedenen SQL-Kurse und Lernpfade, die DataCamp anbietet, und mach dich bereit, ein Query Master zu werden. Du kannst über DataCamp sogar eine SQL Associate-Zertifizierung erwerben.

4. Java

Mit Platz 2 im PYPL-Index und Platz 4 im TIOBE-Index ist Java eine der beliebtesten Programmiersprachen ​in der Welt, obwohl ihre Beliebtheit in den letzten zehn Jahren abgenommen hat, während das Interesse an Sprachen wie Python sprunghaft angestiegen ist. Java ist eine quelloffene, objektorientierte Sprache, die für ihre erstklassige Leistung und Effizienz bekannt ist. Unzählige Technologien, Softwareanwendungen und Websites basieren auf dem Java-Ökosystem.

Julia TIOBE-Index 2024
Quelle: TIOBE-Index

Obwohl Java die bevorzugte Wahl ist, wenn es darum geht, Websites zu entwickeln oder Anwendungen von Grund auf neu zu erstellen, hat Java in den letzten Jahren eine herausragende Rolle in der Data Science-Branche gewonnen. Das liegt vor allem an den Java Virtual Machines, die einen soliden und effizienten Rahmen für beliebte Big-Data-Tools wie Hadoop, Spark und Scala bieten.

Aufgrund seiner hohen Leistung ist Java eine geeignete Sprache für die Entwicklung von ETL-Jobs und die Durchführung von Datenaufgaben, die eine große Speicherung und komplexe Verarbeitungsanforderungen erfordern, wie z.B. Algorithmen für maschinelles Lernen.

5. Julia

Julia kann als aufsteigender Stern der Datenwissenschaft bezeichnet werden. Obwohl Julia eine der jüngsten Sprachen auf dieser Liste ist (sie wurde 2011 veröffentlicht), hat sie die Welt des numerischen Rechnens bereits beeindruckt. Julia wird manchmal als Erbe von Python bezeichnet und ist im Vergleich zu anderen Sprachen, die für die Datenanalyse verwendet werden, ein sehr effektives Werkzeug. Du kannst mit unserem Lernpfad "Julia Fundamentals " beginnen, um mehr zu erfahren. 

Obwohl Julia durch die frühe Übernahme durch mehrere große Unternehmen, darunter viele in der Finanzbranche, bekannt geworden ist, ist es nicht so weit verbreitet wie Sprachen wie Python und R. Es hat eine kleinere Community und verfügt nicht über so viele Bibliotheken wie seine Hauptkonkurrenten. Trotzdem ist Julia aufgrund seiner Geschwindigkeit, klaren Syntax und Vielseitigkeit eine vielversprechende Sprache für die Datenwissenschaft, und es gibt viele Anwendungsfälle, in denen sie sich auszeichnet.

6. Scala

Obwohl Scala nicht sehr häufig in den Top-Rankings der Programmiersprachen zu finden ist (derzeit liegt es auf Platz 21 im PYPL-Index und auf Platz 33 im TIOBE), ist es im Kontext der Datenwissenschaft unerlässlich, über diese Programmiersprache zu sprechen.

Scala hat sich in letzter Zeit zu einer der besten Sprachen für maschinelles Lernen und Big Data entwickelt. Scala wurde 2004 veröffentlicht und ist eine multiparadigmatische Sprache, die ausdrücklich als klarere und weniger wortreiche Alternative zu Java entwickelt wurde.

Scala läuft auch auf der Java Virtual Machine, was eine Interoperabilität mit Java ermöglicht und es zu einer perfekten Sprache für verteilte Big-Data-Projekte macht. Das Apache Spark Cluster Computing Framework ist zum Beispiel in Scala geschrieben.

7. #C/C++

         

Da C und sein enger Verwandter C++ als zwei der am meisten optimierten Sprachen gelten, kann es sehr nützlich sein, mit C vertraut zu sein, wenn es um rechenintensive Data Science-Aufgaben geht.

C und C++ TIOBE-Index 2024Quelle: TIOBE-Index

C und C++ sind vergleichsweise schneller als andere Programmiersprachen und eignen sich daher gut für die Entwicklung von Big Data- und Machine Learning-Anwendungen. Es ist kein Zufall, dass einige der Kernkomponenten beliebter Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie PyTorch und TensorFlow, in C++ geschrieben sind.

Aufgrund ihres niedrigen Niveaus gehören C und C++ zu den am schwierigsten zu erlernenden Sprachen. Auch wenn sie vielleicht nicht die erste Wahl sind, wenn du in die Welt der Datenwissenschaft einsteigst, ist es ein kluger Schachzug, sie zu beherrschen, sobald du ein solides Verständnis für die Grundlagen der Programmierung erlangt hast, das sich sehr positiv auf deinen Lebenslauf auswirken kann.

8. JavaScript

JavaScript steht auf Platz 3 des PYPL-Index und auf Platz 6 des TIOBE-Index und ist damit eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt. JavaScript ist eine vielseitige Sprache, die vor allem für ihre Fähigkeit bekannt ist, reichhaltige und interaktive Webseiten zu erstellen.

Quelle: TIOBE-Index

Obwohl die meisten JavaScript-Nutzer in der Webentwicklung arbeiten, hat die Sprache in den letzten Jahren auch in der Data Science-Branche an Bekanntheit gewonnen. Heute unterstützt JavaScript beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning wie TensorFlow und Keras sowie unglaublich leistungsstarke Visualisierungstools wie D3.

Dank der Unterstützung beliebter Bibliotheken für maschinelles Lernen und der großen Beliebtheit bei Webentwicklern ist es eine gute Einstiegsmöglichkeit für alle Frontend- und Backend-Programmierer, die in die Datenwissenschaft einsteigen wollen.

9. Swift

Einer der Nachteile von Python und R ist, dass sie beide nicht für mobile Geräte entwickelt wurden. In den kommenden Jahren können wir einen noch größeren Fortschritt bei mobilen Geräten, Wearables und dem IoT (Internet der Dinge) erwarten. Swift wurde von Apple entwickelt, um die Erstellung von Apps zu erleichtern und damit das App-Ökosystem zu erweitern und die Kundenbindung zu erhöhen. Schon bald nach seiner Veröffentlichung im Jahr 2014 begannen Apple und Google zusammenzuarbeiten, um es zu einem wichtigen Werkzeug im Zusammenspiel zwischen mobilem und maschinellem Lernen zu machen.

Swift, das im PYPL-Index auf Platz 9 und im TIOBE-Index auf Platz 17 steht, ist jetzt mit TensorFlow kompatibel und mit Python interoperabel. Ein weiterer Vorteil von Swift ist, dass es nicht mehr auf das iOS-Ökosystem beschränkt ist und als Open-Source-Version auch unter Linux funktioniert.

Aus diesen Gründen ist Swift genau das Richtige für dich, wenn du ein/e mobile/r Entwickler/in bist und dich für Data Science interessierst.

10. Go

Go (oder GoLang) ist eine Sprache mit wachsender Beliebtheit, vor allem für Machine-Learning-Projekte. Sowohl im PYPL-Index (Platz 12) als auch im TIOBE-Index (Platz 7) ist sie in der Beliebtheitsskala aufgestiegen.

Google führte es 2009 mit C-ähnlicher Syntax und Layouts ein. Für viele Entwickler ist Go die Version von C im 21. Jahrhundert. Mehr als ein Jahrzehnt nach seiner Einführung erfreut sich Go aufgrund seiner flexiblen und leicht verständlichen Sprache großer Beliebtheit. Im Kontext der Datenwissenschaft kann Go ein guter Verbündeter für maschinelle Lernaufgaben sein. Trotz der vielversprechenden Aussichten ist die Data Science Community von Go noch relativ klein.

11. MATLAB

MATLAB ist eine Sprache, die hauptsächlich für numerische Berechnungen entwickelt wurde. Im PYPL-Index rangiert sie derzeit auf Platz 14 und im TIOBE auf Platz 12.

MATLAB, das seit seiner Einführung im Jahr 1984 in der akademischen und wissenschaftlichen Forschung weit verbreitet ist, bietet leistungsstarke Werkzeuge zur Durchführung fortgeschrittener mathematischer und statistischer Operationen und eignet sich daher hervorragend für Data Science. MATLAB hat jedoch einen entscheidenden Nachteil: Es ist proprietär. Je nach Fall (akademische, private oder geschäftliche Nutzung) musst du unter Umständen viel Geld für eine Lizenz bezahlen, was sie weniger attraktiv macht als andere Programmiersprachen, die kostenlos genutzt werden können.

12. SAS

SAS (Statistical Analytical System) ist eine Softwareumgebung, die für Business Intelligence und erweiterte numerische Berechnungen entwickelt wurde. SAS gibt es schon lange, und es wird von großen Unternehmen in vielen Branchen eingesetzt, wodurch ein großer Markt für SAS-Entwickler entstanden ist.

Allerdings verliert SAS immer mehr an Popularität gegenüber anderen Data Science Programmiersprachen wie Python und R. Das liegt vor allem daran, dass du, wie bei MATLAB, eine Lizenz benötigst, um SAS zu nutzen. Das schafft eine Einstiegshürde für neue Nutzer und Unternehmen, die sich veranlasst sehen, freie, quelloffene Sprachen zu verwenden.

Fazit

Wir hoffen, dass dieser Beitrag dir hilft, dich in der reichen und vielfältigen Landschaft der Programmiersprachen für die Datenwissenschaft zurechtzufinden. Es gibt keine einzelne Sprache, die absolut gesehen am besten geeignet ist, um alle Probleme und Situationen zu lösen, die bei deiner Arbeit als Datenwissenschaftler/in auftreten können. Die Wahl der bevorzugten Programmiersprache ist subjektiv und hängt oft von der Lerngeschichte eines Datenwissenschaftlers oder dem Tech-Stack bei der Arbeit ab. Richie Cotton, DataCamp's Data Evangilist, glaubt zum Beispiel: 

"In der Datenwissenschaft wird zunehmend in Python und SQL programmiert, obwohl R nach wie vor beliebt ist und Julia im Kommen ist. Ich gehe davon aus, dass sich dieser Trend 2023 und darüber hinaus fortsetzen wird, aber halte Ausschau nach Low-Code Business Intelligence-Tools wie Power BI und Tableau."

Wenn du ein Neuling in der Datenwissenschaft bist, ist Python oder R ein guter Ausgangspunkt. Du kannst dich für unser kostenloses Introduction to Python Tutorial und Introduction to R Tutorial anmelden, um zu sehen, welches dir am besten gefällt. Der Schlüssel zum Erfolg ist dann Geduld und Übung. Um praktische Programmiererfahrungen zu sammeln, ist DataLab eine Online-Umgebung, in der du Code schreiben, deine Fähigkeiten anwenden, mit anderen zusammenarbeiten und dein Data Science Portfolio erstellen kannst.

Wenn du dich mit deiner gewählten Sprache sicher fühlst, kannst du dich mit einer soliden SQL-Schulung weiterbilden. Zum Glück bietet DataCamp eine Reihe von SQL-Kursen an.

Von da an ist der Himmel die Grenze. Es ist von Vorteil, mehrere Programmiersprachen zu beherrschen, und je nach den Bedürfnissen deines Unternehmens zwischen den Sprachen zu wechseln, hilft dir, ein vielseitiger Datenwissenschaftler zu werden und eine erfolgreichere Karriere zu machen.

Erfahre mehr:

Top Programmiersprachen FAQs

Welche ist die beste Programmiersprache für Anfänger in der Datenwissenschaft?

Python wird oft wegen seiner einfachen und lesbaren Syntax und seinem umfangreichen Bibliotheks-Ökosystem empfohlen.

Wie lange dauert es, eine Programmiersprache für die Datenwissenschaft zu beherrschen?

Das hängt von deinem Hintergrund und der Zeit ab, die du dem Lernen widmest. Im Durchschnitt kann es mehrere Monate dauern, bis du diese Technik beherrschst.

Gibt es kostenlose Ressourcen, um Programmiersprachen für Data Science zu lernen?

Ja, viele Online-Plattformen, wie DataCamp, bieten kostenlose Einführungskurse in Python, R und SQL an.

Kann ich zu Data Science wechseln, wenn ich nicht aus dem technischen Bereich komme?

Auf jeden Fall. Viele Menschen wechseln aus verschiedenen Bereichen in die Datenwissenschaft. Mit anfängerfreundlichen Sprachen wie Python zu beginnen, kann den Übergang erleichtern.

Welche Programmiersprachen sind für Big-Data-Projekte unerlässlich?

Sprachen wie Java, Scala und Go sind aufgrund ihrer Leistung und Skalierbarkeit unverzichtbar für die Bearbeitung von Big-Data-Projekten.


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Javier Canales Luna
LinkedIn

Ich bin freiberufliche Datenanalystin und arbeite mit Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt an Data-Science-Projekten zusammen. Ich bin auch Ausbilder für Data Science mit mehr als 2 Jahren Erfahrung. Ich schreibe regelmäßig datenwissenschaftliche Artikel in englischer und spanischer Sprache, von denen einige auf etablierten Websites wie DataCamp, Towards Data Science und Analytics Vidhya veröffentlicht wurden. Als Datenwissenschaftlerin mit einem Hintergrund in Politik- und Rechtswissenschaften ist es mein Ziel, an der Schnittstelle von Politik, Recht und Technologie zu arbeiten und die Macht der Ideen zu nutzen, um innovative Lösungen und Erzählungen voranzutreiben, die uns dabei helfen können, dringende Herausforderungen wie die Klimakrise anzugehen. Ich betrachte mich als Autodidakt, der ständig lernt und ein überzeugter Verfechter der Multidisziplinarität ist. Es ist nie zu spät, neue Dinge zu lernen.

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