Python hat sich auf­grund sei­nes rie­si­gen und aus­ge­reif­ten Öko­sys­tems als De-fac­to-Stan­dard in der Daten­wis­sen­schaft eta­bliert. Es bie­tet extrem leis­tungs­fä­hi­ge, spe­zia­li­sier­te Biblio­the­ken für jede Auf­ga­be – von der Daten­ma­ni­pu­la­ti­on (Pan­das) bis zum Deep Lear­ning (Ten­sor­Flow). Sei­ne kla­re, les­ba­re Syn­tax erleich­tert zudem die Zusam­men­ar­beit zwi­schen Ana­lys­ten und Ent­wick­lern und macht kom­ple­xe Algo­rith­men nach­voll­zieh­bar.

Ja, abso­lut. Ein “Daten-Cha­os” ist der nor­ma­le Aus­gangs­punkt für fast jedes Daten­pro­jekt. Die ers­te und wich­tigs­te Pha­se ist immer die Daten­auf­be­rei­tung. Unse­re Python-Exper­ten sind dar­auf spe­zia­li­siert, “wil­de”, unstruk­tu­rier­te Daten aus ver­schie­de­nen Quel­len zu sam­meln, sie zu berei­ni­gen, zu struk­tu­rie­ren und in eine qua­li­ta­tiv hoch­wer­ti­ge, nutz­ba­re Form zu brin­gen. Allein die­ser Pro­zess schafft oft schon enor­me Trans­pa­renz und ist der ers­te Schritt zur Wert­schöp­fung.

Bei­des sind exzel­len­te Web-Frame­works, aber mit unter­schied­li­chen Phi­lo­so­phien. Djan­go ist ein “bat­te­ries-included” Frame­work mit einer kla­ren, vor­ge­ge­be­nen Struk­tur und vie­len ein­ge­bau­ten Funk­tio­nen (z.B. Admin-Ober­flä­che). Es ist ide­al für kom­ple­xe, daten­bank­zen­trier­te Anwen­dun­gen, bei denen man schnell und struk­tu­riert star­ten will. Flask ist ein mini­ma­lis­ti­sches “Micro-Frame­work”, das maxi­ma­le Fle­xi­bi­li­tät bie­tet und dem Ent­wick­ler die freie Wahl aller Kom­po­nen­ten lässt. Es eig­net sich her­vor­ra­gend für APIs und klei­ne­re, spe­zia­li­sier­te Diens­te.