Programmiersprachen haben, genau wie gesprochene Sprachen, ihre eigenen einzigartigen Strukturen, Formate und Abläufe.

Während gesprochene Sprachen typischerweise durch Geografie bestimmt werden, wird die Verwendung von Programmiersprachen eher durch die Vorlieben des Programmierers, die IT-Kultur und die Geschäftsziele bestimmt.

Wenn es um Data Science geht, gibt es vier Programmiersprachen, die überwältigend bevorzugt werden. Wir haben Datenanalyse-Experten gebeten, jede dieser Sprachen und ihre Rolle bei der Dekonstruktion von Big Data zu erläutern.

4 Big Data Programmiersprachen

Es gibt heute viele, viele Programmiersprachen, die für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, aber die vier prominentesten, die Sie im Zusammenhang mit Big Data sehen werden, sind:

• Python
• R
• Java
• Scala

Einige dieser Sprachen sind besser für groß angelegte analytische Aufgaben geeignet, während andere bei der Operationalisierung von Big Data und dem Internet der Dinge glänzen. Lassen Sie uns mit Python beginnen, um zu sehen, wo es passt.

Python Programmiersprache

Es wird geschätzt, dass es heute fast 5 Millionen Python-Nutzer gibt, was es zu einer der am häufigsten verwendeten Sprachen macht. Tatsächlich verwendet sogar die NASA Python, um ihre Weltraumausrüstung zu programmieren.

Die Beliebtheit von Python wird durch seine relativ niedrige Lernkurve gesteigert, und mehr Anfänger-Programmierer sehen Python als ihre erste Sprache. Aber welche Rolle spielt Python, wenn es um Big Data geht? Lassen Sie uns hören, was unsere Experten zu sagen haben:

John Munn, Geschäftsführer von Global Digital Week

„Python ist ziemlich einfach und leicht zu erlernen, aber neigt dazu, etwas hinter der Zeit zu sein. Neue Funktionen werden normalerweise zuerst für Java angeboten, wobei Python diese Funktionen erst nach einigen Updates erhält.“

Prafulla Chandra Prasad, IT-Experte bei IBM & Inhaber von Cool Techno Spy

„In den letzten Jahren hat Python aufgrund des Aufkommens von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Data Science an Wert gewonnen. Python ist am besten kompatibel mit maschinellem Lernen und Datenanalyse oder jeder Aktivität, die statische Grafiken, mathematische Berechnungen, Automatisierung, Multimedia, Datenbanken, Text-Bild-Verarbeitung umfasst.

Die Hauptvorteile von Python sind seine riesigen Bibliotheken, die mehrstufige Aufgaben ausführen können. Dieses Python qualifiziert sich für die Big Data-Analyse.“

Krzysztof Surowiecki, Managing Partner bei Hexe Data

„Wenn ich eine Sprache wählen müsste, würde ich Python als eine sehr gute Wahl für die Arbeit mit Big Data betrachten. Warum ist das so?"

• Python ist universell. Es ist eine Sprache, die effektiv verwendet werden kann, um Daten herunterzuladen, zu senden, zu bereinigen und sie in Form einer Website zu präsentieren (z.B. unter Verwendung von Bibliotheken wie Bokeh und Django als Grundlage einer Website).
• Python ist ideal für die Erweiterung aufgrund des reichen Ökosystems hochwertiger Bibliotheken. Lassen Sie uns hier nur Numpy, Pandas, Matplotlib, Bokeh, Tensorflow, Scikit-learn und Nltk erwähnen. Jede dieser Bibliotheken bietet fertige Lösungen für die Arbeit mit beispielsweise großen Datensätzen oder Visualisierungen.
• Python ist relativ einfach zu erlernen, aufgrund der intuitiven (natürlichen Sprach-ähnlichen) Syntax und der hohen Aktivität der Python-Umgebung.
• Python ist stabil und vorhersehbar im Kontext des Entwicklungszyklus. Natürlich ist Python nicht die einzige Programmiersprache für Big Data, aber es wird gesagt, dass es die bevorzugte Programmiersprache für Data Science ist. Es hat R in den letzten Jahren überholt, und im Jahr 2018 sagten 66 Prozent der Datenwissenschaftler, dass sie es täglich verwenden, was Python zum Werkzeug Nummer eins für Analysten macht.

Brendan Martin, Gründer & Herausgeber von Learn Data Sci

„Die beste Allround-Sprache für die Arbeit mit Daten ist Python. Python hat eine massive Open-Source-Community mit Tausenden von Bibliotheken, die es einfach und unkompliziert machen, mit Daten in jedem Maßstab zu arbeiten.

Zum Beispiel ermöglicht die Numpy-Bibliothek Python, C-ähnliche Geschwindigkeit bei der Arbeit mit Vektor- und Matrixmathematik zu erreichen. Ebenso ermöglicht die auf Numpy aufgebaute Pandas-Bibliothek die Vektorisierung von Operationen, die große Datensätze mühelos bereinigen und transformieren. Das Python-Ökosystem macht es wirklich einfach, Daten schnell zu analysieren und maschinelle Lernlösungen zu prototypisieren.“

R Programmiersprache

R ist eine weitere Open-Source-Sprache wie Python, jedoch ist ihre Anwendung viel mehr statistisch und eignet sich gut für Datenvisualisierung und Modellierung statt für Analyse. Lassen Sie uns erneut die Experten zu Rate ziehen, um ihre Meinungen zu R zu hören.

John Munn

„R ist mächtig, kann aber nicht wirklich als Allzwecksprache verwendet werden. Obwohl man mit R großartige Dinge tun kann, muss man es wahrscheinlich in Python, Scala oder Java übersetzen, bevor man es tatsächlich verwendet.“

Prafulla Chandra Prasad

„Eine der vielseitigsten Programmiersprachen, die von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern verwendet wird, um Daten zu analysieren. Sie bietet starke objektorientierte Programmierung und vereinfachte Aufgaben in der Programmiersprache. Das Plotten von Statistiken kann leicht herausgefunden werden, um Grafiken und andere mathematische Symbole zu erzeugen.“

Obwohl R viele Fähigkeiten hat, ist die Sprache selbst ziemlich fortgeschritten und die Lernkurve ist erheblich steiler als bei Python. Allerdings sind die Community-Unterstützung und die schiere Anzahl verfügbarer Bibliotheken für Python größer. Es hängt also wirklich von den Vorlieben des Programmierers ab.

Java Programmiersprache

Eine der frühesten Programmiersprachen, Java, ist weithin bekannt für seine Vielseitigkeit und die Vereinigung vieler der Data-Science-Techniken. Auch Hadoop HDFS – das Open-Source-Framework für die Verarbeitung und Speicherung von Big-Data-Anwendungen – ist vollständig in Java geschrieben. Zusätzlich wird Java auch extensiv beim Aufbau von verschiedenen ETL-Anwendungen wie Apache Camel, Apatar und Apache Kafka verwendet, die zur Durchführung von Datenextraktion, -transformation und -ladung in einer Big-Data-Umgebung genutzt werden. 

Unsere Experten diskutieren, warum Java für alles rund um Big Data beliebt ist.

John Munn

„Java ist wahrscheinlich die beste Sprache, um Big Data zu lernen, aus mehreren Gründen; MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, Apache Beam und Scala (sind alle Teil des JVM (Java Virtual Machine) Ökosystems.

Java ist bei weitem die am meisten getestete und bewährte Sprache. Es hat eine riesige Anzahl von Anwendungen und kann auf fast jedem System laufen – leicht die vielseitigste Sprache, daher enorm nützlich für Big Data. Da es portabel ist, ist die Investition in Java langfristig vorteilhaft für Entwickler. Wie Oracle's Ron Pressler sagte, ist Java 20 Jahre alt. Es wird wahrscheinlich in weiteren 20 Jahren groß und beliebt sein. Wir müssen 20 Jahre vorausdenken.

Java hat eine umfangreiche Community-Unterstützung wie Stack Overflow und GitHub, und obwohl es vielleicht nicht so schlank wie Scala oder so mächtig für Daten wie R ist, ist es immer noch weit besser als jede andere Sprache.“

Alex Bekker, Leiter der Datenanalyse bei ScienceSoft

„Ich glaube, dass die grundlegende Big Data Programmiersprache Java ist, da alle Kern-Big-Data-Technologien, wie Apache Hadoop, Apache Hive, Apache HBase, Apache Cassandra und andere, in dieser Programmiersprache geschrieben sind. Andere wichtige Sprachen sind Python und R. Python ist eine perfekte Wahl für ETL und Datenanalyse, während R die Sprache der Datenwissenschaft ist.“

Scala Programmiersprache

Die letzte Sprache auf dieser Liste heißt Scala, eine hochrangige Open-Source-Programmiersprache, die Teil des Java Virtual Machine Ökosystems ist. Scala ist im Grunde eine Abkürzung für „scalability“, was auf seine Nutzbarkeit im Zusammenhang mit Big Data hinweist. Lassen Sie uns die Experten in unserer Zusammenstellung zu Rate ziehen, um ihre Meinungen zu hören.

John Munn

„Scala ist unglaublich beliebt in der Finanzindustrie und man kann mit weniger Code in Scala als in Java viel erreichen, jedoch kann Scala leicht aufblähen, sodass es im Vergleich zu Java langsam sein kann. Es ist auch nicht so getestet oder vielseitig.“

Bruce Kuo, Datenwissenschaftler bei Codementor

„Abgesehen von SQL, Python und R sind Sprachen wie Java und Scala nicht so ideal für die Big Data Analyse, da sie eher „reine“ Programmiersprachen sind, die syntaktischen Zucker fehlen. Im Vergleich zu Python gibt es auch weniger Datenanalyse-Bibliotheken.“

Es ist erwähnenswert, dass Apache Spark, ein Cluster-Computing-Framework für Big Data-Anwendungen, vollständig in Scala geschrieben ist. Sie können mehr über Spark erfahren, indem Sie einige echte Benutzerbewertungen lesen.

Die richtige Sprache wählen

Ob es sich um eine trendige Syntaxsprache wie Python oder konventionellere Sprachen wie Java und R handelt, die Wahl der richtigen Programmiersprache für Big Data hängt wirklich von Ihnen und den Vorlieben Ihres Unternehmens ab.

Sie kennen die Sprachen, also wie werden sie verwendet? Lesen Sie unseren Leitfaden zu Big Data Analytics, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie große Datensätze untersucht werden.