Welche Programmiersprache solltest Du lernen?

Von A wie A# bis Z wie Zonnon existieren aktuell über 350 Programmiersprachen – 1.500, wenn wir noch die esoterischen "Just for Fun"-Sprachen dazu rechnen, die nicht wirklich alltagstauglich sind, wie z.B. Brainfuck oder die Shakespeare Programming Language. Sich für eine zu entscheiden, ist gar nicht so einfach – besonders, wenn Du die Weichen für Deine berufliche Laufbahn stellst. Wir haben für Dich alle relevanten Infos zusammengetragen, um Dir die Wahl Deiner Programmiersprache(n) zu erleichtern. Welche Programmier-Skills werden am besten bezahlt, welche sind im Moment besonders gefragt, welche Programmiersprachen beherrschen die meisten und wie komplettierst Du Deinen Technologie-Stack?

An dieser Stelle möchten wir vorwegnehmen: Es gibt nicht die eine Programmiersprache, mit der Du automatisch steinreich wirst und die jeder Arbeitgeber sucht. Vielmehr geht es darum, eine Wahl zu treffen und Dich damit wohl zu fühlen, denn die erste Programmiersprache ist eben nur der Anfang. Es zählt z.B. die zugrundeliegenden Konzepte und Struktur einer Sprache zu erlernen und diese auch in anderen Tech-Umgebungen zu erkennen. So lernst Du neue Sprachen wesentlich schneller. Auch ist es wichtig, Deinen eigenen Marktwert zu steigern, indem Du z.B. Deinen Tech-Stack mit spezifischen Technologien zu Trendthemen erweiterst: Du interessierst Dich für Big Data, dann seh Dir Python oder R an.

Das ausschlaggebende Kriterium für die Wahl der ersten Programmiersprache ist i.d.R. nicht das Gehalt, sondern z.B. wie einfach eine Programmiersprache zu erlernen ist oder wie gut Deine Jobaussichten damit aussehen. Welche Klasse von Problemen Du mit einer Sprache lösen kannst, ist ebenfalls interessant – z.B. eignet sich R für Statistik und C oder C++ für Geschwindigkeit beim Potenzieren sehr großer Zahlen.

Im Folgenden haben wir ein paar Fragen, die Du Dir am Anfang Deiner Suche stellen solltest:

• Kann man absehen, ob die Sprache auch in Zukunft häufig verwendet wird?
• Interessieren mich die Fragestellungen, für die die Sprache aktuell angewendet wird?
• Will ich im Backend- oder Frontend durchstarten?
• Soll es eine prozedurale oder objektorientierte Sprache sein?
• Wie gut eignet sich die Sprache, um später eine weitere zu lernen?
• Hat sich eine Community als Informationsquelle um die Technologie gebildet?
• Wie umfangreich ist die Dokumentation im Bezug zu Technologien?
   

Wichtig ist, dass Du die verschiedenen Aspekte für Dich abwägst und in Deine Entscheidung mit einfließen lässt.

Bevor Du Dich entscheidest, hier erstmal ein kleiner Überblick, was es so gibt. Ganz grob unterscheidet man zwei Kategorien: die niederen Maschinensprachen und höheren Programmiersprachen. Die höheren Programmiersprachen kann man zusätzlich in imperative und deklarative Sprachen einteilen. Imperative Sprachen wie PASCAL formulieren Befehle an den Computer und beschreiben so den Lösungsweg für ein Problem, während deklarative Sprachen wie Lisp z.B. Eigenschaften von Objekten beschreiben und so das Wissen zur Lösung eines Problems beschreiben. Zwischen diesen Kategorien existieren Mischformen wie Logo, die Eigenschaften aus beiden Klassen haben.

Beginnen wir mit der Vergütung: Mit welchen Programmiersprachen verdienen Entwickler aktuell am meisten? Der Developer Survey 2023 zeigt: Die Top-Positionen 2023 halten Zig, Erlang und F# – dicht gefolgt von Ruby, Closure und Elixir. In den folgenden Diagrammen handelt es sich um internationale Jahresbruttogehälter in Euro.

Platz 1 bis 10: Programmiersprachen mit Spitzengehältern

Die besten Aussichten auf Spitzengehälter hast Du, wenn Du Dich stark spezialisierst. Clojure und F# werden vor allem in der Datenanalyse z.B. bei großen Finanzunternehmen eingesetzt. Allerdings kannst Du in der Regel erst nach mind. 5 Jahren Berufserfahrung mit solchen Gehältern rechnen. Elixir auf Position 6 ist eine junge Programmiersprache. Sie gilt als leicht erlernbar und ist deshalb für alle mit wenig Erfahrung geeignet. Ihr Vorteil besteht in der Skalierbarkeit, z.B. weil sie ohne Probleme mehrere CPUs für Programme nutzen kann.

Ein weiterer Garant für ein gutes Gehalt ist Vielseitigkeit. Go wird unter anderem bei Web Services genutzt und ist sehr vielseitig einsetzbar. Genau diese Flexibilität – sowohl in Bezug auf die Technologie als auch Deine eigene Anpassungsfähigkeit an neue Entwicklungsumgebungen – schafft einen höheren Marktwert.

Platz 11 bis 20: das Mittelfeld

Viele der Programmiersprachen wie etwa R und Python gehören in Deine Toolbox, wenn Du an den großen, interdisziplinären Trend-Themen arbeitest: Big Data, KI-Entwicklung und Machine Learning. Dahinter stehen sehr gut bezahlte Jobs wie der Data Scientist, die zusammen mit den IT-Security-Expert:innen aktuell das Gehaltsrennen weltweit anführen – vor allem, weil es bisher wenig Spezialist:innen mit langjähriger Erfahrung in den neuen Berufsfeldern gibt.

Zig ist eine noch relativ junge Sprache und gilt als die moderne Variante von C. Clojure und F# belegen ebenfalls Spitzenplätze, da sie in der Regel mit mehrjähriger Berufserfahrung in Kombination mit einer starken Spezialisierung daher kommen. Hinzu kommen natürlich auch Angebot und Nachfrage. Es gibt zwar wenige hoch spezialisierte Stellen, aber noch weniger Spezialist:innen, um sie zu besetzen. Im Gegensatz dazu stehen die weit verbreiteten Programmiersprachen, die viele beim Einstieg ins Berufsleben häufig beherrschen. Wo stehen Python, C# und Co. im Gehaltsvergleich?

Platz 21 bis 25

Die einstiegsfreundliche Programmiersprache Python unter den Top 5 der Schlusslichter. Auch TypeScript und Kotlin sind unter den Top 30 zu finden. Insgesamt sind die Gehälter im Vergleich zu den Vorjahren deutlich gestiegen. Zum Teil hängt das mit der gestiegenen Inflation zusammen, zum Teil aber auch mit dem großen Fachkräftemangel.

Java ist eine Programmiersprache, die auf der gleichnamigen Softwaretechnik aufbaut, die aktuell sehr häufig im Einsatz ist und deswegen viel gesucht wird. Anwendungen lassen sich mit Java vielseitig entwickeln – Stichwort: Plattformunabhängigkeit. Die Programmiersprache ist darüber hinaus gut erlernbar – sehr regelmäßig und übersichtlich – und bildet eine solide Basis, um sich objektorientierte Programmierung anzueignen.

Trotzdem ist Java im Rennen um die hohen Gehälter abgeschlagen. Ein Grund dafür ist, dass es nicht nur stark nachgefragt, sondern auch stark angeboten wird. Berufseinsteiger:innen beherrschen Java mit Abstand am häufigsten.

Durch die hohe Nachfrage ist Java nach wie vor – wegen der aktuellen Lage am IT-Arbeitsmarkt – meist eine gute Option, schnell einen Job zu finden. Das ist für viele ebenfalls ein Aspekt, wenn sie sich für eine Programmiersprache entscheiden.

Anmerkung der Redaktion: Auszeichnungssprachen wie HTML und Stylesheet-Sprachen wie CSS sind aus dem Top 10 Ranking ausgeklammert.

Zusammenfassend kann man sagen, dass die Wahrscheinlichkeit für überdurchschnittliche IT-Gehälter steigt, wenn Du Dich entweder sehr stark spezialisierst, einen vielseitigen Tech-Stack beherrschst oder Dich bei den neuen Trendthemen auf dem Laufenden hältst und Dir die entsprechende Technologie z.B. Go für Cloud Computing Services aneignest.

Das Gehalt ist natürlich nicht der einzige Aspekt, der bei der Wahl der Programmiersprache zählt. Ein wichtiger Punkt, der gegen eine zu hohe Spezialisierung spricht, ist die Sicherheit Deines Arbeitsplatzes. Mit weit verbreiteten Sprachen findest Du schnell Deinen Start ins Berufsleben und wenn Du z.B. die Branche wechseln willst, ebenso schnell einen anderen Arbeitgeber.

Solltest Du jetzt ausschließlich die Spezialpositionen ins Auge fassen, weil Du später ein hohes Gehalt erzielen willst? Es lohnt sich in jedem Fall, mehrere Programmiersprachen zu beherrschen. Nicht, weil das mehrsprachige Coden später zu Deinem Daily Business gehören wird, sondern weil Du damit neue Ansätze für die Lösung von verschiedenen Problemstellungen erlernst. Einige Programmiersprachen und Technologien bilden zusammen außerdem regelrechte Ecosystems, die in verschiedenen Anwendungsfeldern verwendet werden.

Achte bei der Wahl Deiner Programmiersprache darauf, welche Technologie-Kombinationen gut funktionieren, wie verbreitet sie sind und ob sie zu Deinen Interessen passen. Einzelne Technologien fügen sich zu Ecosystems zusammen, die von vielen Entwickler:innen bevorzugt genutzt werden oder sich bei bestimmten Anwendungsfällen gut ergänzen. Ein Paradebeispiel ist die Webentwicklung mit JavaScript, TypeScript, React.js und Angular / Angular.js. Das folgende Diagramm zeigt Dir, welche Kombinationen es gibt und vor allem wie häufig sie vorkommen. Unten auf der linken Seite findest Du z.B. das Sternbild "Mobile" mit Java, Kotlin und iOS. Die Entwicklungstrends Machine Learning, Big Data und Künstliche Intelligenz sind oben rechts in einem Cluster mit Hadoop und Scala vertreten. Die wichtigsten Engines fürs Game-Development findest Du oben links.

Die Wahl der Programmiersprache und Deines Tech-Stacks ist wichtig – aber eigentlich nicht der zentrale Punkt für tolle Jobaussichten oder ein hohes Gehalt. Was am Ende zählt ist, welche Probleme Du mit Deinen Programmierskills möglichst effizient löst, wie z.B. der:

Komplett losgelöst vom Ecosystem geht es ebenfalls nicht. Im Unternehmen kann man selten irgendeine Technologie einführen, nur weil man damit bisher am liebsten gearbeitet hat. Du solltest immer offen sein, Neues zu lernen und entsprechend den Transfer zu leisten.

Je nachdem, welche Programmiersprache Du gewählt hast, kann es für Dein Jahresbruttogehalt einen Unterschied von einigen tausend Euro machen. Konzentrierst Du Dich jedoch nicht auf die einzelne Technologie, sondern darauf, welche Probleme Du in Deinem Job lösen wirst, kannst Du das volle Potenzial Deiner Tech-Skills erschließen: Zwischen einem Data Scientist und einer Webentwicklerin können beispielsweise bis zu 44.000 € Gehaltsunterschied bestehen. Das liegt unter anderem daran, dass die Webentwicklung ein sehr gut zugängliches und praktisches Anwendungsfeld ist, in dem auch viele Quereinsteiger:innen Fuß fassen. Datenwissenschaftler:innen hingegen bringen i.d.R. einen Masterabschluss und sehr umfangreiches theoretisches, mathematisches Knowhow mit.

Am besten achtest Du bei der Zusammenstellung Deines Tech-Stacks immer auch auf die aktuellen Einsatzfelder und suchst Dir einen Arbeitgeber aus einer Branche, deren Herausforderungen Dich interessieren.