Einführung in Python#
Warum Python#
Python ist DIE Sprache im Bereich Data Science und Machine Learning – und das aus richtig guten Gründen:
🔍 1. Große Verbreitung in Data Science und Machine Learning#
Python ist de facto Standard in der Branche.
Die meisten Frameworks, Tools und Bibliotheken im Bereich AI/ML sind in Python geschrieben oder bieten Python-APIs.
🧰 2. Mächtige Bibliotheken und Frameworks#
Datenanalyse:
pandas
,numpy
Visualisierung:
matplotlib
,seaborn
,plotly
Machine Learning:
scikit-learn
,XGBoost
,LightGBM
Deep Learning:
TensorFlow
,Keras
,PyTorch
NLP:
spaCy
,transformers
(Hugging Face)Web Scraping & Automatisierung:
requests
,BeautifulSoup
,Selenium
🧠 3. Einfach zu lernen – idealer Einstieg#
Klarer, lesbarer Code
Viele Einsteiger-Tutorials, Bücher, Online-Kurse, Jupyter Notebooks etc.
🧪 4. Interaktive Entwicklung mit Jupyter Notebooks#
Ideal für Exploratory Data Analysis (EDA), Visualisierung und schnelles Prototyping.
Notebooks sind Standard in der Data-Science-Community.
🔁 5. Riesige Community + Open Source#
Millionen von Nutzern weltweit.
Schnelle Hilfe durch Stack Overflow, GitHub, Reddit & Co.
Ständige Weiterentwicklung durch die Open-Source-Community.
🤖 6. Einsatz in Industrie und Forschung#
Sowohl bei Startups als auch bei großen Tech-Unternehmen im Einsatz.
Auch in der akademischen Forschung weit verbreitet.
🚀 7. Vielseitig einsetzbar#
Nicht nur für Data Science & ML, sondern auch für:
Webentwicklung (
Flask
,Django
)Datenbanken / ETL-Prozesse
Automatisierung von Aufgaben
Deployment von Modellen (
FastAPI
,Streamlit
)
📈 8. Hohe Jobchancen#
Fast alle Data-Science- und ML-Jobs setzen Python voraus.
Python-Know-how macht dich direkt attraktiver auf dem Arbeitsmarkt.
✅ Fazit#
Wenn du Richtung Data Science oder Machine Learning willst, führt an Python kaum ein Weg vorbei. Du musst nicht alles sofort lernen – aber eine solide Basis öffnet dir viele Türen 🚪✨