{"id":170098,"date":"2026-01-28T12:41:11","date_gmt":"2026-01-28T11:41:11","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=170098"},"modified":"2026-02-06T04:39:02","modified_gmt":"2026-02-06T03:39:02","slug":"scala-was-ist-diese-programmiersprache-und-wieso-ist-python-besser","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/scala-was-ist-diese-programmiersprache-und-wieso-ist-python-besser","title":{"rendered":"Scala: Was ist diese Programmiersprache und wieso ist Python besser?"},"content":{"rendered":"

Heutzutage gibt es eine gro\u00dfe Vielfalt an Computerprogrammiersprachen, so dass es schwierig sein kann, eine Auswahl zu treffen.\nEinige Sprachen werden h\u00e4ufiger verwendet als andere, und wenn man sie lernt, kann man sich leichter in Unternehmen integrieren.\nJe nach Anwendungsfall sind einige Sprachen besser als andere. Zum Beispiel sind die besten Sprachen f\u00fcr die Softwareentwicklung nicht unbedingt die gleichen wie f\u00fcr Data Science.\nZu den angesagten Computersprachen im Jahr 2022 geh\u00f6rt auch Scala. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du dar\u00fcber wissen musst.<\/strong><\/p>\n

Was ist Scala ?<\/h2>\nScala ist eine allgemeine, objektorientierte Programmiersprache,<\/strong> die auch die Funktionalit\u00e4t einer funktionalen Sprache bietet. Jeder Wert ist ein Objekt und jede Funktion ist ein Wert.\n\nScala hat seinen Namen von seiner „Skalierbarkeit“, die es von anderen Sprachen unterscheidet.\n\nScala<\/strong> wurde von dem deutschen Informatiker Martin Odersky entwickelt und soll gemeinsame Programmiermuster eleganter und pr\u00e4gnanter ausdr\u00fccken. Die erste Version wurde 2003 ver\u00f6ffentlicht.\n\nEs handelt sich um eine statische Sprache<\/strong>, die stark von Java beeinflusst ist. In Wirklichkeit ist der Code in Scala dem Code in Java sehr \u00e4hnlich. Es ist auch m\u00f6glich, viele Java-Bibliotheken auf Scala zu verwenden.\n

Vorteile von Scala<\/h2>\nUnter Entwicklern ist Scala heute eine der gefragtesten Technologien. Die gr\u00f6\u00dfte St\u00e4rke dieser Sprache ist ihre Flexibilit\u00e4t bei der Definition von Abstraktionen.\n\nEine der wichtigsten Komponenten ist Scala IDE (Scala Integrated Development Environment). Diese integrierte Umgebung wird verwendet, um sich mit dem Eclipse-Java-Tool<\/strong> zu verbinden und dessen Funktionen zu nutzen. Dar\u00fcber hinaus ist Scala so konzipiert, dass es mit der Java Runtime Environment (JRE)<\/strong> und dem .NET-Framework interoperabel ist.\n
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<\/figcaption><\/figure>\nIn Scala geschriebener Code ist leichter zu testen und wiederzuverwenden. Die Parallelisierung ist einfacher, und es gibt weniger Fehler im gesamten Programm. Die Programmierung in Scala folgt einem Top-down-Ansatz,<\/strong> und jedes der Programme wird in mehrere Teile zerlegt. Jedes kann parallel bearbeitet werden, was den Prozess beschleunigt und gleichzeitig die Effizienz steigert.\n\nIm Vergleich zu vielen anderen Sprachen ist es einfacher, ein Programm in Scala zu schreiben, zu kompilieren, zu debuggen und auszuf\u00fchren. Au\u00dferdem wird die Parallelisierung von Aufgaben erleichtert. Viele Bibliotheken von Drittanbietern<\/strong> k\u00f6nnen f\u00fcr bestimmte Aufgaben genutzt werden.\n

Anwendungen und Anwendungsbeispiele<\/h2>\nDa Scala im Vergleich zu Java weniger Codezeilen<\/strong> ben\u00f6tigt, ist das Programmieren weniger zeitaufwendig. Scala bietet au\u00dferdem eine Vielzahl von Tools und APIs<\/a>, die f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden k\u00f6nnen.\n\nAufgrund all dieser Vorteile wird Scala f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Es wird f\u00fcr das Schreiben von Webanwendungen<\/strong>, f\u00fcr Anwendungen, die auf Datenstreaming basieren, f\u00fcr konkurrierende und verteilte Anwendungen, f\u00fcr parallele Stapelverarbeitung und f\u00fcr die Datenanalyse mit Apache Spark verwendet.\n

Scala vs Java<\/h2>\nScala unterscheidet sich in einigen Punkten von Java. Ihre Syntax ist einfacher und das Umschreiben ist nicht notwendig.\n\nEs handelt sich um eine statische Sprache, w\u00e4hrend Java dynamisch<\/strong> ist. Au\u00dferdem ist Scala weniger anf\u00e4llig f\u00fcr Bugs und andere Codefehler.\n\nBeide Sprachen geh\u00f6ren zu den derzeit weltweit am h\u00e4ufigsten verwendeten Sprachen und weisen sowohl Gemeinsamkeiten als auch viele Unterschiede auf. Scala ist neuer und es handelt sich um eine maschinenkompilierte Sprache und nicht um eine objektorientierte Sprache wie Java.\n\nDie Lesbarkeit und Pr\u00e4gnanz des Scala-Codes ist erh\u00f6ht, und die Sprache funktioniert innerhalb einer Multi-Core-Architekturumgebung. Code, der in Java geschrieben wurde, kann in Scala mit der H\u00e4lfte der Zeilen geschrieben werden.\n\nDiese vielen Vorteile haben Scala<\/strong> schnell sehr popul\u00e4r gemacht. Viele weltbekannte Unternehmen verwenden heute diese Sprache, darunter Twitter, LinkedIn oder Intel.\n

Data Science : Scala vs Python<\/h2>\nIn den letzten Jahren hat die Popularit\u00e4t von Scala stetig zugenommen. Wenn du diese Sprache lernst, kannst du leicht einen Job finden und ein hohes Gehalt bekommen.\n\nUnternehmen wie Twitter, LinkedIn und Netflix nutzen sie f\u00fcr ihre Plattformen. Sie ist ein sehr n\u00fctzliches Werkzeug f\u00fcr Data Scientists, Data Engineers und Data Analysts.\n\nPython und Scala geh\u00f6ren zu den wichtigsten Sprachen f\u00fcr Data Science<\/a> und Big Data<\/a>. Python<\/a><\/strong> ist eine hohe, dynamische, objektorientierte Programmiersprache, die mit verschiedenen Programmiermodellen kompatibel ist (imperativ, funktional, prozedural, …).\n
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<\/figcaption><\/figure>\nDie Vorteile von Python<\/strong> sind die einfache Erlernbarkeit, die klare Syntax, die gro\u00dfe Community, die Cross-Plattform-Kompatibilit\u00e4t, die vielen Bibliotheken f\u00fcr Data Science und   und die Unterst\u00fctzung f\u00fcr verschiedene Datentypen. Die Nachteile sind eine gewisse Langsamkeit aufgrund seiner dynamischen Natur, seine Fragmentierung und seine begrenzte Unterst\u00fctzung f\u00fcr funktionale Programmierung.\n\nScala<\/strong> bietet seinerseits eine hohe Geschwindigkeit, Erweiterbarkeit und Wiederverwendbarkeit<\/strong>. Es ist jedoch etwas schwieriger zu erlernen und hat derzeit nur einen begrenzten Pool an Entwicklern. Auch die R\u00fcckw\u00e4rtskompatibilit\u00e4t<\/strong> ist eingeschr\u00e4nkt.\n

Scala vs Python pour Apache Spark<\/h2>\nApache Spark<\/strong>, das bekannte Framework f\u00fcr Big-Data-Analysen, ist in Scala geschrieben. Dadurch kann es aufgrund seiner statischen Natur eine hohe Geschwindigkeit bieten. Spark bietet jedoch APIs<\/a> f\u00fcr Scala, Python, Java und R. Die beiden am h\u00e4ufigsten verwendeten Sprachen f\u00fcr Spark sind Scala und Python.<\/strong>\n\nIn Bezug auf die Leistung ist Scala zehnmal schneller als Python. Diese Sprache verwendet w\u00e4hrend der Laufzeit Java Virtual Machines, was in den meisten F\u00e4llen zu einer h\u00f6heren Geschwindigkeit f\u00fchrt. Die dynamische Natur von Python verringert auch seine Geschwindigkeit.\n\nSpark-Bibliotheken m\u00fcssen von Python aufgerufen werden, und das erfordert viel Codeverarbeitung. In diesem Fall funktioniert Scala auch mit einer begrenzten Anzahl von Kernen gut.\n\nAu\u00dferdem interagiert Scala besser mit den Hadoop-Diensten und insbesondere mit dem HDFS-Dateisystem, auf dem Spark basiert. Bei Python m\u00fcssen Entwickler Bibliotheken von Drittanbietern wie Hadoopy verwenden, w\u00e4hrend Scala mit Hadoop \u00fcber native APIs in Java interagiert. Daher ist es einfacher, native Hadoop-Anwendungen in Scala zu schreiben.\n\nEinige Data Scientists bevorzugen Scala, andere Python. Die Wahl h\u00e4ngt nat\u00fcrlich von den Anwendungsf\u00e4llen ab, aber Liora empfiehlt, das Erlernen von Python zu bevorzugen.\n\nBeide Sprachen sind objektorientiert und funktional. Ihre Syntax weist \u00c4hnlichkeiten auf, und beide haben eine gro\u00dfe Gemeinschaft begeisterter Nutzer. Scala kann jedoch etwas schwieriger zu erlernen sein als Python. Es ist jedoch besser f\u00fcr komplexere Workflows geeignet. Python wiederum zeichnet sich durch eine einfache Syntax und viele gute Bibliotheken aus.\n\nScala bietet eine Vielzahl von Bibliotheken, die eine schnelle Integration von Datenbanken in Big-Data-\u00d6kosysteme erm\u00f6glichen. Diese Sprache erlaubt das Schreiben von Code mit mehreren Konkurrenzprimitiven, w\u00e4hrend Python keine Unterst\u00fctzung f\u00fcr Konkurrenz-<\/strong> oder Multithreading bietet. Diese Konkurrenzfunktionalit\u00e4t erm\u00f6glicht Scala<\/strong> eine bessere Datenverarbeitung und eine bessere Speicherverwaltung.\n
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<\/figcaption><\/figure>\nDennoch unterst\u00fctzt Python das Prozessforking.<\/strong> Dabei ist immer nur ein Thread aktiv, und mehr Prozesse m\u00fcssen bei jeder neuen Code-Entwicklung<\/strong> neu gestartet werden. Dies erh\u00f6ht die Speicher\u00fcberlastung.\n\nIn Bezug auf die Verwendung sind Scala und Python zwei ausdrucksstarke Sprachen, mit denen ein hohes Ma\u00df an Funktionalit\u00e4t erreicht werden kann. Die St\u00e4rke von Python ist seine K\u00fcrze und seine intuitivere Bedienung. Scala<\/strong> hingegen ist m\u00e4chtiger, was Frameworks, Bibliotheken oder auch Makros betrifft. Aufgrund seiner funktionalen Natur ergeben sich Synergien mit dem Mapreduce-Framework.<\/strong>\n\nViele Scala-Datenframeworks verfolgen abstrakte Datentypen, die mit der API-Sammlung der Sprache<\/strong> \u00fcbereinstimmen. Entwickler m\u00fcssen die grundlegenden Standardkollektionen erlernen und k\u00f6nnen sich dann leicht mit anderen Bibliotheken vertraut machen.\n\nEs sei darauf hingewiesen, dass Spark in Scala geschrieben ist. Die Kenntnis von Scala erm\u00f6glicht es daher, die interne Funktionsweise von Spark zu verstehen und zu ver\u00e4ndern. Au\u00dferdem werden viele zuk\u00fcnftige Funktionen zun\u00e4chst APIs in Scala und Java haben, in sp\u00e4teren Versionen dann auch in Python.\n\nF\u00fcr die Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (NLP) wird jedoch Python bevorzugt, da Scala nicht viele Werkzeuge f\u00fcr Machine Learning und NLP bietet. Ebenso wird Python f\u00fcr die Verwendung von GraphX, GraphFrames und MLLib bevorzugt. Die Visualisierungsbibliotheken von Python erg\u00e4nzen Pyspark, und weder Spark noch Scala bieten etwas Vergleichbares.\n\nWas die Sicherheit und die Wiederherstellung des Codes betrifft, ist Scala eine statische Sprache, die es erm\u00f6glicht, Fehler in der Kompilierzeit zu finden. Python hingegen ist eine dynamische Sprache, die sehr anf\u00e4llig f\u00fcr Fehler ist, wenn \u00c4nderungen am bestehenden Code vorgenommen werden. Das Refactoring von Code ist daher bei Scala einfacher als bei Python.\n\nZusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Python langsamer und einfacher zu verwenden ist. Scala ist schneller und mittelm\u00e4\u00dfig einfach zu benutzen. Da Spark in Scala geschrieben ist, erm\u00f6glicht diese Sprache einen fr\u00fchen Zugriff auf neue Funktionen. Die Wahl der besten Sprache f\u00fcr Apache Spark h\u00e4ngt jedoch von den Anforderungen des Projekts ab. W\u00e4hrend Python eher auf die Datenanalyse<\/strong> ausgerichtet ist, ist Scala eher auf das Engineering ausgerichtet. Beide Sprachen sind jedoch hervorragend f\u00fcr die Erstellung von Data-Science-Anwendungen geeignet.\n

Wie lernt man Python programmieren ?<\/h2>\nWenn Du ein Programmieranf\u00e4nger<\/strong> bist, ist es besser, nicht mit Scala zu beginnen. Eine Sprache wie Python<\/strong> wird leichter zu erlernen sein. Au\u00dferdem empfehlen wir dir f\u00fcr Data Science und Data Engineering eher Python als Scala.\n\nUm die Sprache Python zu lernen, bist Du bei Liora genau richtig. Unsere verschiedenen Kurse f\u00fcr Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst und Data Management<\/strong> beginnen mit einem Modul, das den Grundlagen der Programmierung in Python<\/strong> gewidmet ist. Du wirst auch lernen, wie man Data Science-Bibliotheken wie NumPy und Pandas benutzt.\n\nIn unserem Data Engineer-Kurs<\/a> lernst du auch, wie man Spark benutzt, da die Module speziell auf Big Data<\/strong> ausgerichtet sind. Neben Python und Spark wirst Du nach Abschluss unserer Kurse \u00fcber alle notwendigen F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen, um im Bereich Data Science<\/strong> zu arbeiten.\n\nAlle unsere Programme k\u00f6nnen als Weiterbildung oder als intensives BootCamp<\/strong> absolviert werden. Unser Blended-Learning-Ansatz kombiniert individuelles Coaching auf einer Online-Plattform mit Masterclasses. Die Kurse werden vollst\u00e4ndig aus der Ferne durchgef\u00fchrt.\n\nDank unserer Partnerschaften mit der Universit\u00e4t Paris la Sorbonne und MINES ParisTech \/ PSL Executive Education<\/strong> erhalten die Lernenden am Ende des Kurses ein Zertifikat. Von den Alumni haben 80 % sofort einen Job gefunden.\n\nWas die Finanzierung<\/strong> betrifft, so sind alle unsere Kurse im Rahmen des Pers\u00f6nlichen Ausbildungskontos f\u00f6rderf\u00e4hig. Entdecke die Programme von Liora und starte durch!\n\nDu wei\u00dft jetzt schon einiges \u00fcber die Programmiersprache Scala. Weitere Informationen findest du in unserem Artikel \u00fcber Apache Spark<\/a> und \u00fcber die Programmiersprache Python.<\/a>\n\n\n
Data Weiterbildungen entdecken<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Heutzutage gibt es eine gro\u00dfe Vielfalt an Computerprogrammiersprachen, so dass es schwierig sein kann, eine Auswahl zu treffen. Einige Sprachen werden h\u00e4ufiger verwendet als andere, und wenn man sie lernt, kann man sich leichter in Unternehmen integrieren. Je nach Anwendungsfall sind einige Sprachen besser als andere. Zum Beispiel sind die besten Sprachen f\u00fcr die Softwareentwicklung nicht unbedingt die gleichen wie f\u00fcr Data Science. Zu den angesagten Computersprachen im Jahr 2022 geh\u00f6rt auch Scala. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du dar\u00fcber wissen musst.<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":170099,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2476],"class_list":["post-170098","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-cloud-dev"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/170098","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/47"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=170098"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/170098\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":216551,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/170098\/revisions\/216551"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/170099"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=170098"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=170098"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}