Python

Was ist Python?

Python ist eine weit verbreitete, einfach zu lernende und vielseitig einsetzbare Programmiersprache. Sie ist unter anderem populär in den Bereichen Datenanalyse, Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Automatisierung und Webentwicklung.

Typische Einsatzfelder von Python

Python ist eine sogenannte Allzwecksprache – das heißt, sie lässt sich für viele verschiedene Aufgaben einsetzen. Besonders in Unternehmen wird sie genutzt für:

• Datenaufbereitung, -analyse und -visualisierung,
• Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Modellen,
• Automatisierung von Routineprozessen,
• Entwicklung von APIs und Webanwendungen,
• Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) und
• Erstellung interaktiver Dashboards und Reports.

Warum ist Python so beliebt in Data Analytics und KI?

Python überzeugt in der Datenwelt durch eine riesige Auswahl an Bibliotheken, Tools, die komplexe Analysen und Modellierungen deutlich vereinfachen und eine große sowie aktive Community.

Die folgenden Programm-Bibliotheken machen Python zum Standard-Tool für viele Data Scientists, Analyst:innen und KI-Entwickler:innen:

• pandas, Polars – effiziente Datenverarbeitung und Tabellenanalyse,
• NumPy – einfache Handhabung von Vektoren und Matrizen und großen mehrdimensionalen Arrays, Funktionen für numerische Berechnung
• Matplotlib, seaborn, Plotly – professionelle Datenvisualisierung,
• scikit-learn – klassisches maschinelles Lernen (z. B. Klassifikation, Regression)
• TensorFlow, PyTorch – Deep Learning und neuronale Netze.

Vorteile und Grenzen von Python

Vorteile	Grenzen
Einsteigerfreundlich durch klar verständliche Syntax	Geringere Ausführungsgeschwindigkeit beim reinem Python-Code (z. B. im Vergleich zu C++)
Große Community und viele Open-Source-Bibliotheken	Nicht ideal für mobile App-Entwicklung
Plattformunabhängig einsetzbar	Schwächen bei Echtzeitanforderungen
Breite Unterstützung im Daten- und KI-Bereich	Höherer Speicherbedarf bei großen Anwendungen

 

Relevanz für Unternehmen

Python ist in vielen Fachbereichen angekommen – von Marketing über HR bis hin zur IT. Durch die Möglichkeit, Datenanalysen eigenständig durchzuführen und Prozesse zu automatisieren, steigt die Effizienz und Datenkompetenz im Unternehmen. Auch Citizen-Developer-Ansätze profitieren von der leicht erlernbaren Sprache.

Praxisbeispiel

Ein Vertriebsteam holt sich jeden Morgen automatisch die neuesten Kundendaten aus Salesforce und HubSpot. Ein Python-Skript liest die Daten ein, prüft sie auf Fehler, fasst sie zusammen und erstellt übersichtliche Diagramme. Hierbei kommen unter anderem die oben genannten Bibliotheken zum Einsatz. Anschließend wird ein PDF-Bericht gespeichert und der Link um 6 Uhr per E-Mail an alle Account-Manager verschickt. Ergebnis: Der gesamte Ablauf läuft ohne Zutun, die Daten sind zuverlässig geprüft, und das Team erhält täglich frische Einblicke.

 

FAQ

Ist Python auch für Nicht-Programmierer:innen geeignet?

Ja. Viele Fachanwender:innen nutzen Python für einfache Automatisierungen oder Auswertungen. Dank der klaren Syntax gelingt der Einstieg auch ohne Informatikstudium. Eine gewisse Neigung zur Programmierung ist natürlich trotzdem sehr hilfreich.

Was unterscheidet Python von R?

R wurde speziell für statistische Analysen entwickelt. Python ist vielseitiger und bietet mehr Möglichkeiten zur Integration in Anwendungen, Systeme oder KI-Prozesse – deshalb ist es in vielen Unternehmen die erste Wahl.

Welche Tools unterstützen Python in der Praxis?

Beliebte Tools sind z. B. JupyterLab, VS Code, Anaconda oder PyCharm. Sie erleichtern das Schreiben, Testen und Visualisieren von Python-Code im Arbeitsalltag.

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