Data Analytics & Python
Für mich als Data Scientist ist es unvorstellbar, nicht mit Python vertraut zu sein. Das ganze Ecosystem rund um die Themen Data Analytics, Predictive Forecasting, Machine Learning und Deep Learning ist genial einfach zu nutzen und wurde über Jahre hinweg entwickelt und perfektioniert. Da Unternehmen, die in Zukunft keine Skills in den Bereichen Machine Learning und Data Analytics aufbauen, nach und nach an Wettbewerbsfähigkeit verlieren werden, wird es für jedes Unternehmen wichtig, Data Science Kompetenzen aufzubauen und sich dafür mit Python vertraut zu machen.
Keine der anderen Programmiersprachen, die sich aktuell mit den Themen Data Analytics & Machine Learning auseinandersetzen, bieten ein so komplettes Paket aus Einfachheit, Funktionsumfang und Community-Aktivität. In den nächsten Jahren wird Python die State-of-the-Art Sprache bleiben, daher gibt es keine wirkliche Alternative, als bei Data Analytics und Machine Learning auf Python zu setzen. Darauf zu warten, bis Data Scientisten im Unternehmen vorhanden sind und dann erst mit der Ausbildung zu beginnen, verschenkt Chancen. Denn Python bringt nicht nur Data Analytics in Ihrem Unternehmen voran.
Wir verraten Ihnen drei Gründe, warum Sie von Beginn an auf Python setzen sollten.
1. Python ist einfach
Die Syntax von Python ist präzise und simpel. Ist der Code gut geschrieben, ist es möglich ihn wie natürliche Sprache zu lesen. Durch eine riesige Community sind die allermeisten Fragen, die sich Anfänger stellen, schon beantwortet, entweder schon direkt als Funktionen hinterlegt und in Paketen gekapselt oder in den diversen Foren von erfahrenen Entwicklern mit Codebeispielen erklärt. Das erleichtert den Einstieg enorm. Schulungen in Python werden ebenfalls immer populärer und die Qualität steigert sich von Jahr zu Jahr. Dabei werden die verschiedensten Themen behandelt, von den Basics, über die Webentwicklung bis hin zu Data Analytics und Machine Learning.
2. Python erweitert Business Intelligence Tools
Alle großen Anbieter von Business Intelligence Tools setzen auf die Verbindung ihrer Software mit Python. Auf der anderen Seite entwickelt auch die Python Community Möglichkeiten, die Verbindung zu vereinfachen und so den kompletten Data Analytics Werkzeugkoffer von Python nutzbar zu machen. Bei Braincourt arbeiten wir mit den verschiedensten Business Intelligence Tools und stellen fest, dass die Flexibilität, bestehende Software mit Python zu erweitern, einmalig ist. Für komplexe Aufgaben, die nicht nativ im BI-Tool zu lösen sind, ziehen wir daher gerne Python hinzu. Ob SAP, Power BI, Tableau, IBM Planning Analytics oder auch Excel – Python gibt unseren Beratern die Möglichkeit, die Mächtigkeit all dieser Tools um ein Vielfaches zu erweitern.
3. Python ist Open Source
Python wird nicht von einem Unternehmen entwickelt, welches dafür Lizenzgebühren verlangt, sondern von der Community für die Community. Durch den Open Source Gedanken entstand eine riesige Auswahl an Packages, die Funktionalität für spezielle Anwendungsfälle, unter anderem für Data Analytics und Machine Learning, bereitstellen. Python Entwickler haben kostenlos die Möglichkeit, das gekapselte Wissen der kompletten Community zu nutzen: „Wir stehen auf den Schultern von Giganten“ wird in diesem Zusammenhang immer wieder erwähnt. Auch Unternehmen veröffentlichen immer öfter Python Pakete und machen sie für alle Entwickler zugänglich (beispielsweise Google mit TensorFlow oder Facebook mit Prophet). Ob für Webentwicklung (Django, Flask, FastAPI), GUI-Applikationen (PyQt, Tkinter, Kivy), Data Science (pandas, numpy, scikit-learn) oder auch Deep Learning Algorithmen (keras, tensorflow, pytorch): Es existieren die verschiedensten, lang entwickelten Packages, die einem das Leben als Entwickler vereinfachen.
Den Einstieg meistern
Im Oktober hat Python erstmals Java als meistgenutzte Programmiersprache der Welt überholt, Tendenz stark steigend. Wollen Sie Ihre Flexibilität steigern, Data Analytics und Machine Learning umfangreich nutzen, eine steile Lernkurve bei Ihren Mitarbeitern beobachten und das gekapselte Wissen von Millionen von Entwicklern verwenden? Dann starten Sie jetzt damit, die nötigen Skills aufzubauen. Hierbei können Hands-On-Schulungen in Python, Kurse für die Basics Machine Learning und den Einstieg in Computer Vision mit Neuronalen Netzen helfen. Gerne begleitet Braincourt auch Ihre Mitarbeiter bei initialen Projekten und befähigt sie in einem on-the-job Training.
