Python zählt zu den beliebtesten Programmiersprachen für die Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen. Es zeichnet sich durch seine einfache Syntax, Effizienz, eine Vielzahl an Bibliotheken und die Unterstützung durch die Community aus. Auf LinkedIn belegt Python den zweiten Platz der gefragtesten Ingenieurskompetenzen.
Warum ist Python die beste Wahl für KI und ML?
Python hat eine einfache Syntax, ähnlich der englischen Sprache. Ein „Hello World!“-Code in Python benötigt nur eine Zeile und 21 Zeichen, während er in C++ fünf Zeilen und 79 Zeichen erfordert. Die Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen mit Python ist einfacher und zeitsparender. Python kommt ohne Klammern aus. Stattdessen verwendet esdent, die den Code strukturieren und organisieren und ihn so für Entwickler lesbarer machen.
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Python verfügt über eine Vielzahl von Bibliotheken, die das Programmieren von Grund auf überflüssig machen. Laut Naukri gibt es mehr als 137.000 Python-Bibliotheken, die in Bereichen wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, Data Science und -analyse, Big Data, Automatisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und vielem mehr eingesetzt werden können. Zu den beliebtesten Python-Bibliotheken und -Frameworks für KI und Maschinelles Lernen gehören Scikit-learn, Scikit-image, Keras, NLTK, Pandas, Matplotlib, PyBrain und PyTorch.
Darüber hinaus ist Python interoperabel, was die Interaktion verschiedener Programmiersprachen in einem Projekt erleichtert. Python ist Open Source und verfügt übertronweltweite Community, wodurch das Erlernen, die Suche nach Dokumentation und die Teilnahme an Diskussionen und Beiträgen in Communities einfach sind. Stand Juli 2024 gab es über 5,1 Millionen Python-Repositories auf GitHub. Diese reichen von kleinen Skripten bis hin zu umfangreichen Anwendungen.
Umfragen zufolge ist Python die führende Sprache unter KI-Entwicklern
Laut einem aktuellen Beitrag von Ya Xu, Vizepräsidentin für Engineering und Leiterin der Bereiche Daten und KI bei LinkedIn, belegt Python den zweiten Platz unter den gefragtesten technischen Fähigkeiten für Ingenieure in den USA. Gefragte Fähigkeiten sind defi als diejenigen, die von Arbeitgebern und Personalverantwortlichen in einem bestimmten Zeitraum am häufigsten gesucht werden.
PwC veröffentlichte eine Studie über den tatsächlichen Wert von KI für Unternehmen und wie Gründer diese Technologie nutzen können. Laut der Studie wird der potenzielle Beitrag von KI zur Weltwirtschaft bis 2030 voraussichtlich 15,7 Billionen US-Dollar erreichen. Davon sollen schätzungsweise 6,6 Billionen US-Dollar auf Produktivitätssteigerungen und die restlichen 9,1 Billionen US-Dollar auf Konsumeffekte zurückzuführen sein.
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Darüber hinaus wird KI das nordamerikanische BIP um 14,5 % (entspricht 3,7 Billionen US-Dollar) und das chinesische BIP um 26 % (entspricht 7 Billionen US-Dollar) steigern. Nordamerika wird das schnellste Wachstum verzeichnen, während es in China langsamer sein wird, aber bis 2030 auch dort positive Auswirkungen spürbar sein könnten. Die größten positiven Effekte werden im Gesundheitswesen, im Einzelhandel und im Finanzdienstleistungssektor erwartet, was die Nachfrage nach Python-Entwicklern ankurbeln wird.
Emergen Research wird der Python-Markt bis 2030 voraussichtlich ein Volumen von 100,6 Millionen US-Dollar erreichen und ein Umsatzwachstum von über 44 % verzeichnen .
Andrew Ng, ein britisch-amerikanischer Informatiker und Gründer von DeepLearning.AI, demonstrierte in einer Diskussion an der Stanford University, wie man mit Python und generativer KI eine Stimmungsanalyse erstellt. Er sagte: „Entwickler weltweit können heute in nur etwa zehn Minuten ein solches System entwickeln, und das ist eine sehr spannende Entwicklung.“
Cryptopolitan Berichterstattung von Randa Moses
