Programmiersprache für Data Science Mit Python Datenprojekte meistern

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Es sind nicht die fehlenden Daten, die Unternehmen daran hindern, Entscheidungen zu fällen. Stattdessen mangelt es immer häufiger an Zeit und Ressourcen. Python stellt eine Lösung für dieses Ungleichgewicht dar.

Daten bieten Unternehmen eine schier endlose Liste von Vorteilen. Sie können helfen, den Umsatz und die Kundenbindung zu steigern, aber auch Entscheidungen und Prozesse zu vereinfachen. Das macht sie zu einem unglaublich wertvollen Gut – nicht nur im Arbeitsalltag, sondern erst recht in wirtschaftlich schwierigen Zeiten, wie wir sie in den vergangenen Jahren weltweit erlebt haben.

Viele Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, ihre Daten Mehrwert stiftend zu nutzen, sei es, weil sie nicht sicherstellen können, dass ihre Angestellten in den verschiedenen Bereichen der Datenverarbeitung und -analyse effizient zusammenarbeiten, oder weil die große Nachfrage nach wertvollen Informationen das Datenteam schlichtweg überfordert.

Was können Unternehmen also tun? Für viele bietet Python die entscheidende Abhilfe, um eine erfolgreiche Zusammenarbeit aller Parteien innerhalb der Datenverarbeitung und -analyse sicherzustellen. Als heute beliebteste Programmiersprache für Data Science, die weltweit von 15,7 Millionen Entwicklern und Entwicklerinnen verwendet wird, bietet Python ein reichhaltiges Open-Source-Ökosystem zur Analyse von Daten. Für Unternehmen wird der Einsatz der Programmiersprache so zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Python – eine Einführung

Nur wenigen dürfte bewusst sein, dass Python in fast allen Bereichen unseres Lebens zu finden ist. Bei uns daheim sorgt Python dafür, dass Netflix uns Serien und Filme passend zu unserem Geschmack vorschlägt. Auf den Straßen unterstützt die Programmiersprache selbstfahrende Autos dabei, sicher durch den Verkehr zu steuern.

Als Universalsprache ist Python für eine Reihe von Anwendungen konzipiert, darunter Data Science, Software- und Webentwicklung sowie Automatisierung. Dank ihrer Vielseitigkeit und Einfachheit ist sie für alle zugänglich und ermöglicht Data Teams eine unkomplizierte Zusammenarbeit.

Python wird unter einer Open-Source-Lizenz entwickelt und kann daher frei verwendet und weitergegeben werden. Für Unternehmen bietet dieser Open-Source-Ansatz klare Vorteile. Zum einen gibt es eine große Developer Community, die zu Problemlösungen mit Python beitragen kann. Zum anderen verfügt Python über ein reichhaltiges Ökosystem von Open-Source-Bibliotheken, das Unternehmen für eigene Projekte nutzen können, ohne sich mit der Bereitstellung von Drittanbieter-Anwendungen auseinandersetzen zu müssen.

Auch in puncto Geschwindigkeit bietet Python Unternehmen klare Vorteile. In vielen Anwendungsfällen der Datenanalyse ist der Python-Code in der Regel einfach gehalten und erstreckt sich nur über wenige Zeilen – was die Markteinführungszeit verkürzt. In Python lassen sich Logiken mit bis zu 75 Prozent weniger Code erstellen als in anderen vergleichbaren Sprachen. Gleichzeitig gibt es schon jetzt eine Vielzahl an vorgefertigten Bibliotheken für den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), was Python auch in Zukunft zu einem nützlichen Werkzeug für geplante, innovative Projekte macht.

Python und Machine Learning

Laut einer Jetbrains-Umfrage unter Entwicklern und Entwicklerinnen ist mit 51 Prozent der Stimmen die Datenanalyse die beliebteste Anwendung für Python. Doch auch im Bereich Machine Learning (ML) wird Python mit 38 Prozent der Nennungen gerne eingesetzt. Python bietet mehr als 70.000 Bibliotheken, die für jede Aufgabe verwendet werden können.

Data Scientists müssen bei der Programmierung in Python zudem selten bei Null anfangen, was ihre Arbeit einfacher, bequemer und vor allem schneller macht. Streamlit beispielsweise ist eine Python-basierte Bibliothek, die speziell für Developer und Machine Learning Engineers entwickelt wurde, um ML- und Data-Science-Anwendungen mit geringem Zeitaufwand erstellen und kollaborativ nutzen zu können.

Für Unternehmen, die sich zum ersten Mal mit ML beschäftigen, ermöglicht Python so einen einfachen Einstieg. Sie können sich voll und ganz auf die Lösung eines ML-Problems konzentrieren, anstatt sich mit den technischen Feinheiten der Sprache beschäftigen zu müssen. Da Python plattformunabhängig ist, kann die Programmiersprache auf fast allen Betriebssystemen eingesetzt werden. Das ist ideal für Unternehmen, die sich nicht an ein proprietäres System binden wollen.

Insgesamt verbessert Python die Zusammenarbeit von funktionsübergreifenden Teams aus Data Scientists, Data Engineers und Programmierenden bei der Überführung von ML-Modellen von der experimentellen Phase bis zur Produktion. Genau diese ist laut dem Anaconda-Bericht „State of Data Science“ eine der größten Herausforderungen für Machine-Learning-User.

Branchenübergreifende Einsatzmöglichkeiten – Beispiele aus Europa

Python verändert die Arbeitsweise von Unternehmen in allen Branchen grundlegend. Es spart Zeit sowie Geld und ermöglicht es, die Fähigkeiten der eigenen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter besser einzusetzen. Im Gesundheitswesen beispielsweise wird Python hauptsächlich für ML-Algorithmen und die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, kurz: NLP) verwendet.

Zu den auf Python-basierten Anwendungen gehören die Bilddiagnose, die Sprachverarbeitung von medizinischen Dokumenten und die humangenetische Vorhersage von Erkrankungen. Auch das National Health Service (NHS), das staatliche Gesundheitssystem im Vereinigten Königreich, hat den Mehrwert von Python bereits erkannt und mit der NHS Python Community eine einzigartige Initiative zur Förderung von Python- und Open-Source-Code im NHS und Gesundheitssektor geschaffen.

Andernorts im Versorgungssektor wird Python zur Entwicklung neuer Anwendungen eingesetzt, die der Kundschaft helfen, Geld und Energie zu sparen. Ein Beispiel hierfür ist die britische Tochtergesellschaft des französischen Stromerzeuger Électricité de France (EDF): Der Energieriese hat sich von Altsystemen getrennt, um eine einheitlichere Sicht auf seine Daten zu erhalten.

Ein wichtiger Aspekt dabei war die Verwendung von Python, um Data Scientists die Möglichkeit zu geben, ML-Modelle in die Produktion zu bringen. Ein integrierter Ansatz ermöglicht es dem Unternehmen, die Bedürfnisse seiner Kunden und Kundinnen besser zu verstehen und mithilfe von ML-Techniken neue Produkte zu entwickeln. Indem EDF in der Lage ist, Vorhersagen zur individuellen Situation seiner Kundschaft zu treffen, kann das Unternehmen insbesondere finanziell schwachen Personen helfen, bevor diese überhaupt in Schwierigkeiten geraten.

Python und die Zukunft

In den meisten Anwendungsszenarien, ob Datenanalyse, ML oder Anwendungsentwicklung, wird Python nicht als einzige Programmiersprache verwendet. Vielmehr wird sie mit SQL, Java und anderen Sprachen kombiniert. Die Integration von Python in Datenplattformen bietet Unternehmen eine einzigartige Möglichkeit, ihre eigenen Anwendungen zu erstellen. Dadurch können sie über alle Teams und Programmiersprachen hinweg einen wertvollen geschäftlichen Nutzen aus ihren Daten ziehen.

Eine einheitlich genutzte Cloud-Datenplattform bietet einen effizienten Weg, um aus Daten geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Gleichzeitig entfällt ein Großteil der Kosten und Komplexität, die sonst mit der traditionellen Entwicklung und dem Einsatz unterschiedlicher Programmiersprachen verbunden wären.

Unternehmen stehen unter einem zunehmenden Druck, ihre stetig wachsenden Datenmengen gewinnbringend zu nutzen. Python kann hier einen Wendepunkt darstellen: Die Programmiersprache ermöglicht es Analysten und Analystinnen, Data Scientists, Data Engineers und Developern, effizient zusammenzuarbeiten. Sie bietet Unternehmen somit die notwendige Flexibilität und Geschwindigkeit, um Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln – eine Fähigkeit, um die Unternehmen in Zukunft nicht mehr herumkommen werden.

* Torsten Grabs ist als Senior Director of Product Management bei Snowflake tätig. Er konzentriert sich bei seiner Arbeit auf Snowflakes Data Lake, Datenpipelines und Data Science Workloads sowie auf das Entwickler- und Partner-Ökosystem von Snowflake. Bevor er 2017 zu Snowflake kam, war er über ein Jahrzehnt bei Microsoft als Software-Entwickler und Produktmanager beschäftigt. Zudem promovierte Torsten in Informatik an der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Zürich.

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