Was ist die beste Sprache für Machine Learning? (Juni 2026)

Wenn Sie gerade erst im Bereich des Machine Learning (ML) anfangen oder wenn Sie Ihre Fähigkeiten auffrischen möchten, fragen Sie sich vielleicht, welche die beste Sprache ist, die Sie verwenden sollten. Die Auswahl der richtigen Machine-Learning-Sprache kann schwierig sein, insbesondere da es so viele großartige Optionen gibt. 

Es gibt unglaubliche 700+ Programmiersprachen, die weit verbreitet sind, und jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile. Wenn Sie gerade erst Ihre Karriere als Machine-Learning-Ingenieur beginnen, werden Sie mit der Zeit herausfinden, welche die besten Programmiersprachen für die spezifischen Geschäftsprobleme sind, die Sie zu lösen versuchen. 

Bevor wir in die besten Machine-Learning-Sprachen eintauchen, lassen Sie uns das Konzept erforschen. 

Was ist Machine Learning? 

Ohne zu sehr ins Detail zu gehen, ist Machine Learning ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, automatisch zu lernen und Vorhersagen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Diese Vorhersagen können je nach spezifischem Anwendungsfall stark variieren. 

Im Bereich des Machine Learning muss ein Machine-Learning-Spezialist nicht alle notwendigen Schritte aufschreiben, um ein Problem zu lösen, da der Computer in der Lage ist, durch die Analyse von Mustern in den Daten zu “lernen”. Das Modell kann dann diese Muster auf neue Daten verallgemeinern. 

Für weitere Informationen über Machine Learning empfehle ich Ihnen, unseren Artikel „Was ist Machine Learning?“ zu lesen. 

Beliebteste Machine-Learning-Sprache: Python

Bevor wir in die verschiedenen Machine-Learning-Sprachen eintauchen, ist es wichtig zu erkennen, dass es nicht wirklich eine “beste” Sprache gibt. Jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile sowie spezifische Fähigkeiten. Es hängt größtenteils davon ab, was Sie bauen möchten und welchen Hintergrund Sie haben. 

Mit diesem Hinweis gesagt, ist die beliebteste Machine-Learning-Sprache, ohne Zweifel, Python. Rund 57% der Data-Scientist und Machine-Learning-Entwickler verlassen sich auf Python, und 33% priorisieren es für die Entwicklung. 

Pythons Frameworks haben sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt, was seine Fähigkeiten im Bereich des Deep Learning erheblich gesteigert hat. Es gab die Veröffentlichung von Top-Bibliotheken wie TensorFlow und verschiedenen anderen. 

Über 8,2 Millionen Entwickler auf der ganzen Welt verlassen sich auf Python für die Codierung, und es gibt einen guten Grund dafür. Es ist die bevorzugte Wahl für Data-Analytics, Data-Science, Machine Learning und künstliche Intelligenz. Sein umfangreiches Bibliothek-Ökosystem ermöglicht es Machine-Learning-Praktikern, auf Daten zuzugreifen, sie zu bearbeiten, zu transformieren und zu verarbeiten. Es bietet auch Plattformunabhängigkeit, weniger Komplexität und bessere Lesbarkeit. 

Die integrierten Bibliotheken und Pakete bieten Basiscode, was bedeutet, dass Machine-Learning-Ingenieure nicht von vorne beginnen müssen, um zu schreiben. Und da Machine Learning kontinuierliche Datenverarbeitung erfordert, helfen Pythons integrierte Bibliotheken und Pakete bei fast jeder Aufgabe. All dies führt zu einer reduzierten Entwicklungszeit und einer Verbesserung der Produktivität bei der Arbeit mit komplexen Machine-Learning-Anwendungen. 

Einige der größten Technologie-Unternehmen der Welt wie Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber und Amazon bevorzugen Python als ihre Programmiersprache. 

Während Python klar als die beliebteste Sprache hervorsticht, gibt es verschiedene andere, die berücksichtigt werden müssen. Die Top-Fünf sind Python, R, C/C++, Java und JavaScript. Der zweite Platz nach Python ist normalerweise C/C++. Java ist dicht dahinter, und während Python oft mit R verglichen wird, konkurrieren sie nicht wirklich in Bezug auf Popularität. In Umfragen unter Data-Scientist hat R oft das niedrigste Verhältnis von Priorisierung zu Nutzung unter den fünf Sprachen erreicht. JavaScript wird oft auf dem unteren Ende der Liste platziert.

Während sie nicht so beliebt sind wie die Top-Fünf, gibt es verschiedene andere Sprachen, die Machine-Learning-Praktiker verwenden und berücksichtigt werden sollten, wie Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave und SAS. 

Auswahl basierend auf Ihrer Anwendung

Wenn Sie die beste Sprache für Machine Learning auswählen, ist der wichtigste Faktor, den Typ des Projekts zu berücksichtigen, an dem Sie arbeiten werden, oder Ihre spezifischen Anwendungen. 

Wenn Sie an der Sentiment-Analyse arbeiten möchten, wäre Ihre beste Wahl wahrscheinlich Python oder R, während andere Bereiche wie Netzwerksicherheit und Betrugsbekämpfung mehr von Java profitieren würden. Einer der Gründe dafür ist, dass Netzwerksicherheits- und Betrugsbekämpfungsalgorithmen oft von großen Organisationen verwendet werden, und diese sind normalerweise diejenigen, bei denen Java für interne Entwicklungsteams bevorzugt wird. 

Wenn es um weniger unternehmensorientierte Bereiche wie die Verarbeitung von natürlicher Sprache (NLP) und Sentiment-Analyse geht, bietet Python eine einfachere und schnellere Lösung für die Erstellung von Algorithmen dank seiner großen Sammlung spezialisierter Bibliotheken. 

Was C/C++ betrifft, wird die Sprache oft für künstliche Intelligenz in Spielen und Roboter-Lokomotion verwendet. Die Machine-Learning-Sprache bietet ein hohes Maß an Kontrolle, Leistung und Effizienz aufgrund ihrer hochentwickelten AI-Bibliotheken. 

R beginnt, in den Bereichen Bioingenieurwesen und Bioinformatik präsent zu sein, und es wurde lange Zeit in der biomedizinischen Statistik innerhalb und außerhalb der Akademie verwendet. Aber wenn wir von Entwicklern sprechen, die neu in der Data-Science und dem Machine Learning sind, wird JavaScript oft bevorzugt. 

Sprache ist zweitrangig gegenüber Fähigkeiten

Wenn Sie in die Welt des Machine Learning eintauchen und wählen, welche Sprache Sie verwenden sollen, ist es wichtig zu erkennen, dass die Sprache, die Sie lernen, zweitrangig gegenüber dem Erlernen grundlegender Machine-Learning-Konzepte ist. Mit anderen Worten, Sie müssen grundlegende Datenanalyse-Fähigkeiten entwickeln. 

Wenn Sie nicht über grundlegende Kenntnisse in Statistik, Deep Learning, Systemprozessen und Design verfügen, wird es sehr schwierig sein, die richtigen Modelle auszuwählen oder komplexe Machine-Learning-Probleme zu lösen. 

Wenn Sie neu in der Datenanalyse und im Machine Learning sind, sollte Python an erster Stelle auf Ihrer Liste stehen. Wie wir besprochen haben, ist Python syntaktisch einfach und leichter zu lernen als andere Sprachen. Aber wenn Sie bereits ein erfahrener Programmierer mit Jahren Erfahrung sind, insbesondere Erfahrung mit einer bestimmten Sprache, dann könnte es eine bessere Option sein, bei dem zu bleiben, was Sie bereits wissen. 

Es gibt einige wesentliche Machine-Learning-Fähigkeiten, die es einfacher machen, eine Sprache auszuwählen. Einige dieser Fähigkeiten umfassen Software-Engineering-Fähigkeiten, Data-Science-Fähigkeiten, Deep-Learning-Fähigkeiten, dynamische Programmierung und Audio- und Videoverarbeitung.

Wenn Ihr beruflicher Hintergrund stark mit der Data-Science verbunden ist, ist es wahrscheinlich besser, Python zu priorisieren. Die beliebteste Machine-Learning-Sprache ist stark in die Data-Science integriert, was der Grund ist, warum sie zur bevorzugten Sprache der Data-Scientist wurde. Aber wenn Ihr Hintergrund die Datenanalyse und Statistik umfasst, ist R stark auf Sie zugeschnitten. 

Frontend-Entwickler haben oft bereits Erfahrung mit JavaScript, was es einfacher macht, seine Verwendung auf Machine Learning auszuweiten. Computing-Hardware- und Elektronik-Ingenieure wählen oft C/C++ gegenüber den anderen Sprachen und vermeiden speziell JavaScript, Java und R. 

Die weniger beliebte Sprache Java wird von Frontend-Desktop-Anwendungs-Entwicklern priorisiert, da sie effizient bei unternehmensorientierten Anwendungen ist. Wenn Sie für ein großes Unternehmen arbeiten, könnte das Unternehmen Ihnen sogar sagen, dass Sie Java lernen sollten. Es ist weniger üblich, dass Anfänger, die auf ihre Machine-Learning-Reise starten, selbst Java wählen. 

Wie Sie aus diesem Artikel sehen können, gibt es viel, was bei der Auswahl der besten Sprache für Machine Learning zu beachten ist. Es ist nicht so einfach, dass eine “die beste” ist. Es hängt alles von Ihrer Erfahrung, Ihrem beruflichen Hintergrund und Ihren Anwendungen ab. Aber beliebte Sprachen wie Python, C++, Java und R sollten immer zuerst berücksichtigt werden.