Top 12 programmeertalen voor data scientists in 2026

Als je overweegt om een carrière in data science te starten, geldt: hoe eerder je begint met coderen, hoe beter. Leren programmeren is een cruciale stap voor elke aspirant-data scientist. Toch kan beginnen met programmeren best intimiderend zijn, zeker als je nog geen ervaring met coderen hebt.

Om de juiste programmeertaal te kiezen, moeten we eerst kijken wat data scientists dagelijks doen. Een data scientist is een technisch expert die wiskundige en statistische technieken gebruikt om data te manipuleren, analyseren en er informatie uit te halen. Binnen data science zijn er veel domeinen, van machine learning en deep learning tot netwerkanalyse, natural language processing en geospatiale analyse. Voor hun werk vertrouwen data scientists op de kracht van computers. Programmeren is de techniek waarmee data scientists met computers communiceren en ze instructies geven.

Er zijn honderden programmeertalen, ontwikkeld voor uiteenlopende doelen. Sommige daarvan zijn beter geschikt voor data science, met hoge productiviteit en prestaties om grote hoeveelheden data te verwerken. Toch bestaat deze groep nog steeds uit een flink aantal programmeertalen.

In dit artikel bekijken we enkele van de beste programmeertalen voor data science in 2026 en lichten we de sterke punten en mogelijkheden van elke taal toe.

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

Alle gegevens zijn bijgewerkt om de nieuwste trends voor 2026 en daarna te laten zien.

12 top programmeertalen voor data science in 2026

1. Python

Python staat op nummer één in meerdere populariteitsindexen voor programmeertalen, waaronder de TIOBE-index en de PYPL-index. De populariteit van Python is de afgelopen jaren enorm gegroeid en het blijft de meestgebruikte programmeertaal. Python is een open-source, general-purpose programmeertaal met brede toepasbaarheid, niet alleen in de data science-industrie, maar ook in andere domeinen zoals webontwikkeling en de ontwikkeling van videogames.

Vrijwel elke data science-taak die je kunt bedenken, kun je met Python uitvoeren. Dat is vooral te danken aan het rijke ecosysteem van libraries. Met duizenden krachtige pakketten, ondersteund door een enorme community, kan Python alle soorten bewerkingen uitvoeren: van datapreprocessing, visualisatie en statistische analyse tot het uitrollen van machine learning- en deep learning-modellen. Enkele van de meest gebruikte libraries voor data science en machine learning zijn:

• NumPy: een populair pakket met een uitgebreide verzameling geavanceerde wiskundige functies. Veel pakketten zijn gebaseerd op Numpy-objecten, zoals de bekende NumPy-arrays.
• pandas: een kernlibrary in data science, gebruikt voor allerlei soorten bewerkingen op databestanden, ook wel DataFrames genoemd.
• Matplotlib: de standaard Python-library voor datavisualisatie.
• scikit-learn: gebouwd op NumPy en SciPy en uitgegroeid tot de populairste Python-library voor het ontwikkelen van machine learning-algoritmen.
• TensorFlow: ontwikkeld door Google; een krachtig rekenframework voor het ontwikkelen van machine learning- en deep learning-algoritmen.
• Keras: een open-sourcelibrary ontworpen om neurale netwerken efficiënt te trainen.
• Polars: een nieuwe DataFrame-library die sneller presteert dan pandas.
• PyCaret: een open-source, low-code machine learning-library die end-to-end ML-workflows automatiseert.
• Hugging Face: breed omarmd vanwege de transformers-library, die state-of-the-art NLP-toepassingen mogelijk maakt.

Door de eenvoudige en leesbare syntax wordt Python vaak gezien als een van de makkelijkste programmeertalen om te leren en te gebruiken voor beginners. Als je nieuw bent in data science en niet weet met welke taal je moet beginnen, is Python een van de beste opties.

Wil je een Python-expert worden? DataCamp helpt je graag op weg. Bekijk de Python-cursussen in onze catalogus en start je training om een succesvolle data scientist te worden.

2. R

Hoewel R de afgelopen jaren minder trending is dan Python volgens de populariteitsindexen, is het een topkeuze voor aspirant-data scientists. In data science-fora wordt R vaak neergezet als de belangrijkste concurrent van Python. Het leren van een van deze twee talen is een cruciale stap om het vakgebied te betreden.

R is een open-source, domeinspecifieke taal die expliciet is ontworpen voor data science. R is erg populair in de financiële sector en de academische wereld en is perfect voor datamanipulatie, -verwerking en -visualisatie, evenals voor statistisch rekenen en machine learning.

Net als Python heeft R een grote gebruikerscommunity en een enorme collectie gespecialiseerde libraries voor data-analyse. Enkele van de opvallendste behoren tot de Tidyverse-familie, een verzameling data science-pakketten. Die omvat dplyr voor datamanipulatie en het krachtige ggplot2, de standaardlibrary voor datavisualisatie in R. Voor machine learning-taken maken libraries zoals caret je leven een stuk makkelijker bij het ontwikkelen van algoritmen.

Hoewel het mogelijk is om R direct in de command line te gebruiken, is het gebruik van RStudio gangbaar: een krachtige externe interface die verschillende mogelijkheden integreert, zoals een data-editor, dataviewer en debugger.

Of je nu nieuw bent in data science of je arsenaal wilt uitbreiden, R leren is een uitstekende keuze. Bekijk onze rijke catalogus met R-cursussen om je skills aan te scherpen.

3. SQL

Een groot deel van de data wereldwijd is opgeslagen in databases. SQL (Structured Query Language) is een domeinspecifieke taal waarmee je met databases kunt communiceren, data kunt bewerken en eruit kunt ophalen. Kennis van databases en SQL is een must als je data scientist wilt worden.

Met SQL kun je werken met verschillende relationele databases, waaronder populaire systemen zoals SQLite, MySQL en PostgreSQL. Ondanks de kleine verschillen tussen deze relationele databases is de syntax voor basisqueries vrij vergelijkbaar, wat SQL een zeer veelzijdige taal maakt.

Of je nu Python of R kiest om aan je data science-reis te beginnen, je zou ook moeten overwegen om SQL te leren. Dankzij de declaratieve, eenvoudige syntax is SQL vergeleken met andere talen heel gemakkelijk te leren, en het helpt je enorm op weg.

Wil je met SQL aan de slag? Bekijk de verschillende SQL-cursussen en skill tracks van DataCamp en maak je klaar om een querymaster te worden. Je kunt zelfs een SQL Associate-certificering behalen via DataCamp.

4. Java

Java staat op #2 in de PYPL-index en #4 in de TIOBE-index en is een van de populairste programmeertalen ter wereld, al is de populariteit in het afgelopen decennium afgenomen terwijl de interesse in talen zoals Python de lucht in schoot. Java is een open-source, objectgeoriënteerde taal, bekend om zijn uitstekende prestaties en efficiëntie. Eindeloos veel technologieën, softwareapplicaties en websites draaien op het Java-ecosysteem.

Hoewel Java de voorkeurskeuze is voor het ontwikkelen van websites of het bouwen van applicaties vanaf nul, heeft Java de afgelopen jaren een prominente rol gekregen in de data science-industrie. Dit komt vooral door de Java Virtual Machines, die een solide en efficiënt framework bieden voor populaire big data-tools, zoals Hadoop, Spark en Scala.

Door de hoge prestaties is Java geschikt voor het ontwikkelen van ETL-jobs en voor datataken met grote opslag- en complexe verwerkingsvereisten, zoals machine learning-algoritmen.

5. Julia

Julia kun je zien als een rijzende ster in data science. Hoewel het een van de jongste talen op deze lijst is (uitgebracht in 2011), heeft Julia de wereld van numerieke computing al weten te imponeren. Soms aangeduid als de erfgenaam van Python, is Julia een zeer effectieve tool vergeleken met andere talen die voor data-analyse worden gebruikt. Je kunt beginnen met onze Julia Fundamentals skill track om meer te leren. 

Hoewel de taal bekendheid kreeg dankzij vroege adoptie door verschillende grote organisaties, waaronder veel in de financiële sector, is Julia niet zo wijdverspreid als talen als Python en R. De community is kleiner en er zijn minder libraries dan bij de belangrijkste concurrenten. Desondanks is Julia veelbelovend voor data science dankzij de snelheid, heldere syntax en veelzijdigheid, en zijn er veel use-cases waarin de taal uitblinkt.

6. Scala

Hoewel je Scala niet vaak in de topranglijsten van programmeertalen ziet (momenteel #21 in de PYPL-index en #33 in TIOBE), is het onvermijdelijk om deze taal te bespreken in de context van data science.

Scala is de laatste jaren een van de beste talen geworden voor machine learning en big data. Uitgebracht in 2004 is Scala een multiparadigmatische taal die expliciet is ontworpen als een duidelijker en minder breedsprakig alternatief voor Java.

Scala draait ook op de Java Virtual Machine, wat interoperabiliteit met Java mogelijk maakt en het tot een perfecte taal voor gedistribueerde big data-projecten maakt. Zo is het Apache Spark-clustercomputingframework geschreven in Scala.

7. #C/C++

         

Beschouwd als twee van de meest geoptimaliseerde talen, kan vertrouwd zijn met C en het nauw verwante C++ erg nuttig zijn voor rekenintensieve data science-taken.

Bron: TIOBE-index

C en C++ zijn relatief sneller dan andere programmeertalen en daardoor zeer geschikt voor de ontwikkeling van big data- en machine learning-toepassingen. Het is geen toeval dat sommige kernonderdelen van populaire machine learning-libraries, waaronder PyTorch en TensorFlow, in C++ zijn geschreven.

Door hun low-level karakter behoren C en C++ tot de lastigste talen om te leren. Daarom zijn het misschien niet je eerste keuzes als je de wereld van data science betreedt. Maar zodra je de programmeerfundamenten goed beheerst, is ze onder de knie krijgen een slimme zet die je cv een flinke boost kan geven.

8. JavaScript

JavaScript staat op #3 in de PYPL-index en #6 in TIOBE, en behoort daarmee tot de populairste programmeertalen ter wereld. JavaScript is een multiparadigmatische, veelzijdige taal die vooral bekendstaat om het bouwen van rijke en interactieve webpagina’s.

Hoewel de meeste JavaScript-gebruikers in de webontwikkeling werken, heeft de taal de afgelopen jaren ook naam gemaakt in de data science-industrie. Tegenwoordig ondersteunt JavaScript populaire libraries voor machine learning en deep learning, zoals TensorFlow en Keras, evenals ongelooflijk krachtige visualisatietools zoals D3.

Dankzij de ondersteuning van populaire libraries voor machine learning en de brede populariteit onder webontwikkelaars is het een soepele instapoptie voor front-end- en back-endprogrammeurs die willen overstappen naar data science.

9. Swift

Een van de nadelen van Python en R is dat ze niet met mobiele apparaten in gedachten zijn gebouwd. De komende jaren kunnen we nog meer vooruitgang verwachten op het gebied van mobiel, wearables en het IoT (Internet of Things). Swift is door Apple ontwikkeld om het maken van apps te vereenvoudigen, zo het appecosysteem te laten groeien en klantloyaliteit te verhogen. Kort na de lancering in 2014 begonnen Apple en Google samen te werken om Swift tot een sleuteltool te maken in de wisselwerking tussen mobiel en machine learning.

Swift staat op #9 in de PYPL-index en #17 in TIOBE, is nu compatibel met TensorFlow en interoperabel met Python. Een extra voordeel is dat Swift niet langer beperkt is tot het iOS-ecosysteem en open source is geworden voor gebruik op Linux.

Om deze redenen: als je een mobiele ontwikkelaar bent en nieuwsgierig bent naar data science, dan is Swift wat je zoekt.

10. Go

Go (of GoLang) is een taal met groeiende populariteit, vooral voor machine learning-projecten. De taal is gestegen in de populariteitsranglijsten, zowel in de PYPL-index (op #12) als in TIOBE (op #7).

Google introduceerde Go in 2009 met C-achtige syntax en opbouw. Volgens veel ontwikkelaars is Go de 21e-eeuwse versie van C. Meer dan tien jaar na de lancering wordt Go extreem populair vanwege de flexibele en gemakkelijk te begrijpen taal. In de context van data science kan Go een goede bondgenoot zijn voor machine learning-taken. Ondanks de vooruitzichten is de data science-community rond Go nog relatief klein.

11. MATLAB

MATLAB is een taal die vooral is ontworpen voor numerieke computing. De taal staat momenteel op #14 in de PYPL-index en #12 in TIOBE.

MATLAB wordt sinds de lancering in 1984 breed gebruikt in de academische wereld en wetenschappelijk onderzoek en biedt krachtige tools voor het uitvoeren van geavanceerde wiskundige en statistische bewerkingen, wat het tot een sterke kandidaat voor data science maakt. Er is echter een belangrijk nadeel: het is proprietair. Afhankelijk van het gebruik (academisch, persoonlijk of zakelijk) moet je mogelijk veel geld betalen voor een licentie, waardoor het minder aantrekkelijk is dan andere programmeertalen die gratis te gebruiken zijn.

12. SAS

SAS (Statistical Analytical System) is een softwareomgeving voor business intelligence en geavanceerde numerieke computing. SAS bestaat al lang en wordt breed gebruikt door grote bedrijven in veel sectoren, wat een grote markt voor SAS-ontwikkelaars creëert.

Toch verliest SAS gestaag aan populariteit ten opzichte van andere programmeertalen voor data science, zoals Python en R. Dit komt vooral doordat je, net als bij MATLAB, een licentie nodig hebt om SAS te gebruiken. Dat vormt een instapdrempel voor nieuwe gebruikers en bedrijven, die geneigd zullen zijn om gratis open-sourcetalen te gebruiken.

Conclusie

We hopen dat deze post je helpt om het rijke en diverse landschap van programmeertalen voor data science te verkennen. Er is geen enkele taal die absoluut het beste is voor alle problemen en situaties die je in je werk als data scientist kunt tegenkomen. De keuze voor een favoriete programmeertaal is subjectief en hangt vaak af van iemands leerweg of de tech stack op het werk. Zo gelooft DataCamp’s data-evangelist Richie Cotton dat: 

"Data science draait steeds meer om Python en SQL voor programmeren, al is R nog steeds populair en is Julia in opkomst. Ik verwacht dat deze trend in 2023 en daarna doorzet, maar houd low-code business intelligence-tools zoals Power BI en Tableau in de gaten."

Als je nieuw bent in data science, zijn Python of R goede startpunten. Je kunt je inschrijven voor onze gratis Introduction to Python Tutorial en Introduction to R Tutorial om te zien welke je het prettigst vindt. Vanaf daar zijn geduld en oefening de sleutel tot succes. Voor praktische programmeerervaring is DataLab een online omgeving om code te schrijven, je skills toe te passen, samen te werken en je data science-portfolio op te bouwen.

Als je je gekozen taal eenmaal beheerst, kun je next level gaan met een gedegen SQL-training. Gelukkig biedt DataCamp een reeks SQL-cursussen.

Vanaf daar is de hemel de limiet. Kennis van meerdere programmeertalen is een plus, en schakelen tussen talen afhankelijk van de behoeften van je organisatie helpt je om een veelzijdige data scientist te worden en een succesvollere carrière op te bouwen.

Lees meer:

• Wat is data-analyse?
• Wat is machine learning?
• Hoe leer je AI
• Python vs R