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Programmiersprachen im Vergleich. Sentimentanalyse und Verbreitung von Python, Java, JavaScript, TypeScript und Matlab (en Alemán)
Laura Kiemes
(Autor)
·
Felix Grams
(Autor)
·
Grin Verlag
· Tapa Blanda
Programmiersprachen im Vergleich. Sentimentanalyse und Verbreitung von Python, Java, JavaScript, TypeScript und Matlab (en Alemán) - Kiemes, Laura ; Grams, Felix
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Reseña del libro "Programmiersprachen im Vergleich. Sentimentanalyse und Verbreitung von Python, Java, JavaScript, TypeScript und Matlab (en Alemán)"
Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Programmierung, Note: 1,3, Ludwig-Maximilians-Universität München (Soziologie), Veranstaltung: Soziologische Vertiefung 1, Sprache: Deutsch, Abstract: Es wird in dieser Arbeit untersucht, wie die Stimmungen zu exemplarisch ausgewählten Programmiersprachen sind. Dazu werden konkret Google Trends und Twitter genutzt. Über Google Trends werden im ersten Schritt Daten zu Suchhäufigkeiten im zeitlichen Verlauf gewonnen, die anschlie end bereinigt werden. Twitter ermöglicht es wiederum, Kurznachrichten, in denen Programmiersprachen erwähnt wurden, abzurufen. Auf Datengrundlage der Twitter-Daten wird eine Sentimentanalyse durchgeführt. Auf Basis der gewonnenen und bereinigten Daten von Google Trends und Twitter können dann Grafiken und Tabellen im zweiten Schritt vorgestellt werden. Abschlie end werden diese diskutiert und ein Ausblick gegeben. Längst ist das Coden keine Nischenbeschäftigung für "Nerds" mehr. Mittlerweile hat das Programmieren eine zentrale Rolle in nahezu allen Branchen eingenommen. Die Entwicklung der Technik wird als vierte industrielle Revolution beschrieben, oder auch Zeitalter des Digitalen genannt. Durch andauernde Technisierung und Einzug des Internets weltweit in alle Lebensbereiche haben sich auch die Anforderungen an Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer geändert. Mittlerweile wird in Schulen planmä ig Informatik unterrichtet. Auch in immer mehr Studiengängen werden Programmierkenntnisse vermittelt, sei es in der Soziologie, in Data Science oder der Statistik. Es sind Code-Kenntnisse gefragt, sei es in der Wirtschaft oder in der Forschung selbst. In allen Unternehmen werden Daten produziert, die immer öfter digital vorliegen sollen. Die Datenmenge soll ausgewertet und analysiert werden. Deshalb ist das Programmieren längst kein Hobby mehr, das von schlauen "Nerds" in Kellern ausgeführt wird, sondern eine zentrale Kompetenz für alle Bereiche. Deshalb lernen viele Menschen eine oder sogar m
