{"id":34052,"date":"2025-07-31T09:12:19","date_gmt":"2025-07-31T07:12:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/blog\/?post_type=glossary&#038;p=34052"},"modified":"2025-08-25T14:26:34","modified_gmt":"2025-08-25T12:26:34","slug":"python","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/blog\/glossar\/python\/","title":{"rendered":"Python"},"content":{"rendered":"<h1><strong>Python<\/strong><\/h1>\n<h2><strong>Was ist Python?<\/strong><\/h2>\n<p>Python ist eine weit verbreitete, einfach zu lernende und vielseitig einsetzbare Programmiersprache. Sie ist unter anderem popul\u00e4r in den Bereichen Datenanalyse, K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Automatisierung und Webentwicklung.<\/p>\n<h2><strong>Typische Einsatzfelder von Python<\/strong><\/h2>\n<p>Python ist eine sogenannte Allzwecksprache \u2013 das hei\u00dft, sie l\u00e4sst sich f\u00fcr viele verschiedene Aufgaben einsetzen. Besonders in Unternehmen wird sie genutzt f\u00fcr:<\/p>\n<ul>\n<li>Datenaufbereitung, -analyse und -visualisierung,<\/li>\n<li>Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Modellen,<\/li>\n<li>Automatisierung von Routineprozessen,<\/li>\n<li>Entwicklung von APIs und Webanwendungen,<\/li>\n<li>Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen (Big Data) und<\/li>\n<li>Erstellung interaktiver Dashboards und Reports.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><strong>Warum ist Python so beliebt in Data Analytics und KI?<\/strong><\/h2>\n<p>Python \u00fcberzeugt in der Datenwelt durch eine riesige Auswahl an Bibliotheken, Tools, die komplexe Analysen und Modellierungen deutlich vereinfachen und eine gro\u00dfe sowie aktive Community.<\/p>\n<p>Die folgenden Programm-Bibliotheken machen Python zum Standard-Tool f\u00fcr viele Data Scientists, Analyst:innen und KI-Entwickler:innen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>pandas, Polars<\/strong> \u2013 effiziente Datenverarbeitung und Tabellenanalyse,<\/li>\n<li><strong>NumPy<\/strong> \u2013 einfache Handhabung von Vektoren und Matrizen und gro\u00dfen mehrdimensionalen Arrays, Funktionen f\u00fcr numerische Berechnung<\/li>\n<li><strong>Matplotlib, seaborn, Plotly<\/strong> \u2013 professionelle Datenvisualisierung,<\/li>\n<li><strong>scikit-learn<\/strong> \u2013 klassisches maschinelles Lernen (z.\u202fB. Klassifikation, Regression)<\/li>\n<li><strong>TensorFlow, PyTorch<\/strong> \u2013 Deep Learning und neuronale Netze.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><strong>Vorteile und Grenzen von Python<\/strong><\/h2>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Vorteile<\/strong><\/td>\n<td><strong>Grenzen<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Einsteigerfreundlich durch klar verst\u00e4ndliche Syntax<\/td>\n<td>Geringere Ausf\u00fchrungsgeschwindigkeit beim reinem Python-Code (z.\u202fB. im Vergleich zu C++)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gro\u00dfe Community und viele Open-Source-Bibliotheken<\/td>\n<td>Nicht ideal f\u00fcr mobile App-Entwicklung<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Plattformunabh\u00e4ngig einsetzbar<\/td>\n<td>Schw\u00e4chen bei Echtzeitanforderungen<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Breite Unterst\u00fctzung im Daten- und KI-Bereich<\/td>\n<td>H\u00f6herer Speicherbedarf bei gro\u00dfen Anwendungen<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong>Relevanz f\u00fcr Unternehmen<\/strong><\/h2>\n<p>Python ist in vielen Fachbereichen angekommen \u2013 von Marketing \u00fcber HR bis hin zur IT. Durch die M\u00f6glichkeit, Datenanalysen eigenst\u00e4ndig durchzuf\u00fchren und Prozesse zu automatisieren, steigt die Effizienz und Datenkompetenz im Unternehmen. Auch Citizen-Developer-Ans\u00e4tze profitieren von der leicht erlernbaren Sprache.<\/p>\n<h2><strong>Praxisbeispiel<\/strong><\/h2>\n<p>Ein Vertriebsteam holt sich jeden Morgen automatisch die neuesten Kundendaten aus Salesforce und HubSpot. Ein Python-Skript liest die Daten ein, pr\u00fcft sie auf Fehler, fasst sie zusammen und erstellt \u00fcbersichtliche Diagramme. Hierbei kommen unter anderem die oben genannten Bibliotheken zum Einsatz. Anschlie\u00dfend wird ein PDF-Bericht gespeichert und der Link um 6 Uhr per E-Mail an alle Account-Manager verschickt. Ergebnis: Der gesamte Ablauf l\u00e4uft ohne Zutun, die Daten sind zuverl\u00e4ssig gepr\u00fcft, und das Team erh\u00e4lt t\u00e4glich frische Einblicke.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 11.0pt;\"><div class=\"seminartipp\">\r\n\t\r\n\t<div class=\"content-wrapper\">\r\n\t\t\r\n\t\t<div class=\"\">\r\n\t\t\t<h2>Unsere Seminarempfehlungen<\/h2>\r\n\t\t\t<p class=\"h3\">Seminare: Assistenz und Office-Management<\/p>\r\n\t\t\t<p>Heute wissen, was morgen wichtig ist<br \/>\nDie Rolle der Assistenz ver\u00e4ndert sich. 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Eine gewisse Neigung zur Programmierung ist nat\u00fcrlich trotzdem sehr hilfreich.<\/p>\n<h3><strong>Was unterscheidet Python von R?<\/strong><\/h3>\n<p>R wurde speziell f\u00fcr statistische Analysen entwickelt. Python ist vielseitiger und bietet mehr M\u00f6glichkeiten zur Integration in Anwendungen, Systeme oder KI-Prozesse \u2013 deshalb ist es in vielen Unternehmen die erste Wahl.<\/p>\n<h3><strong>Welche Tools unterst\u00fctzen Python in der Praxis?<\/strong><\/h3>\n<p>Beliebte Tools sind z. B. <strong>JupyterLab<\/strong>, <strong>VS Code<\/strong>, <strong>Anaconda<\/strong> oder <strong>PyCharm<\/strong>. Sie erleichtern das Schreiben, Testen und Visualisieren von Python-Code im Arbeitsalltag.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Python Was ist Python? Python ist eine weit verbreitete, einfach zu lernende und vielseitig einsetzbare Programmiersprache. 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