8 Linguaggi di Programmazione per Data Science da Apprendere nel 2023

8 Linguaggi di Programmazione per Data Science nel 2023

1. Python

Python è il linguaggio più popolare per l’analisi dei dati, l’apprendimento automatico e le attività di automazione grazie alla sua semplicità, alla vasta libreria di strumenti per la scienza dei dati come NumPy e Pandas, all’integrazione con Jupyter Notebooks che consente una facile sperimentazione e visualizzazione, e alla versatilità per una vasta gamma di utilizzi, rendendolo il linguaggio ideale per i principianti che si avvicinano per la prima volta alla scienza dei dati.

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Se stai iniziando la tua carriera nella scienza dei dati, ti consiglio vivamente di iniziare con Python e le sue librerie per la scienza dei dati più popolari come NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-Learn. Imparare Python insieme a queste librerie ti darà una solida base per svolgere le attività in modo efficiente e senza troppe complicazioni, preparandoti al successo mentre progredisci nella scienza dei dati.

2. SQL

Imparare SQL è fondamentale per chiunque lavori con i dati. Lo utilizzerai per estrarre e analizzare informazioni dai database SQL ed è una competenza fondamentale per i professionisti dei dati. Conoscendo SQL, puoi interagire con i sistemi di gestione di database relazionali come MySQL, SQL Server e PostgreSQL per recuperare, organizzare e modificare i dati in modo efficace.

I concetti fondamentali di SQL includono la capacità di selezionare dati specifici utilizzando l’istruzione SELECT, inserire nuovi dati con l’istruzione INSERT, aggiornare dati esistenti utilizzando l’istruzione UPDATE e eliminare dati obsoleti o non validi utilizzando l’istruzione DELETE.

3. Bash

Bash/Shell non sono linguaggi di programmazione tradizionali, ma sono strumenti preziosi per lavorare con i dati. Gli script di Bash ti consentono di concatenare comandi per automatizzare compiti ripetitivi o complessi che sarebbero noiosi da eseguire manualmente.

Gli script di Bash possono essere utilizzati per manipolare file di testo cercando, filtrando e organizzando i dati. Possono automatizzare i flussi di lavoro ETL per estrarre i dati, trasformarli e caricarli nei database. Bash ti consente anche di eseguire calcoli, suddivisioni, unioni e altre operazioni su file di dati dalla riga di comando e interagire con i database utilizzando query SQL e comandi.

4. Rust

Rust è un linguaggio emergente per la scienza dei dati grazie alle sue ottime prestazioni, sicurezza della memoria e funzionalità di concorrenza. Tuttavia, Rust è ancora relativamente nuovo per le applicazioni di dati e presenta alcuni svantaggi rispetto a Python.

Essendo un linguaggio più giovane, Rust dispone di molte meno librerie per le attività di scienza dei dati rispetto a Python. L’ecosistema delle librerie per l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati deve ancora maturare in Rust, il che significa che la maggior parte dei codici deve essere scritta da zero.

Tuttavia, i punti di forza di Rust, come le prestazioni, la memoria e la sicurezza dei thread, lo rendono adatto per la creazione di backend efficienti e affidabili per i sistemi di scienza dei dati. Rust è adatto per ottimizzazioni di codice a basso livello e parallelizzazione necessarie in alcuni flussi di dati.

5. Julia

Julia è un linguaggio di programmazione creato appositamente per il calcolo scientifico e numerico ad alte prestazioni. Una delle sue caratteristiche uniche è la capacità di ottimizzare il codice durante il processo di compilazione, il che gli consente di avere prestazioni pari o addirittura superiori a quelle del linguaggio di programmazione C. Inoltre, la sintassi di Julia è ispirata a linguaggi di programmazione popolari come MATLAB, Python e R, rendendolo facile per i data scientist già familiari con questi linguaggi imparare Julia.

Julia è open source e ha una comunità in crescita di sviluppatori e data scientist che contribuiscono al suo miglioramento continuo. Nel complesso, Julia offre un ottimo equilibrio tra produttività, flessibilità e prestazioni, rendendolo uno strumento prezioso per i data scientist, in particolare quelli che lavorano su problemi con limiti di prestazioni.

6. R

R è un linguaggio di programmazione popolare ampiamente utilizzato per la scienza dei dati e il calcolo statistico. È adatto per la scienza dei dati perché dispone di una vasta gamma di funzioni integrate e librerie per la manipolazione, la visualizzazione e l’analisi dei dati. Queste funzioni e librerie consentono agli utenti di svolgere una varietà di compiti, come l’importazione e la pulizia dei dati, l’esplorazione dei set di dati e la costruzione di modelli statistici.

R è anche noto per le sue potenti capacità grafiche. Il linguaggio include una varietà di strumenti per creare grafici e visualizzazioni di alta qualità, che sono essenziali per l’esplorazione e la comunicazione dei dati.

7. C++

 

C++ è un linguaggio di programmazione ad alte prestazioni ampiamente utilizzato per la creazione di applicazioni complesse di machine learning ad alte prestazioni. Sebbene non sia comunemente utilizzato nelle scienze dei dati come altri linguaggi come Python e R, C++ ha diverse caratteristiche che lo rendono una scelta eccellente per determinati tipi di compiti di data science.

Uno dei vantaggi chiave di C++ è la sua velocità. C++ è un linguaggio compilato, il che significa che il codice viene tradotto in codice macchina prima di essere eseguito, il che può comportare tempi di esecuzione più rapidi rispetto a linguaggi interpretati come Python e R. 

Un altro vantaggio di C++ è la sua capacità di gestire grandi set di dati. C++ ha capacità di gestione della memoria a basso livello, il che significa che può lavorare efficientemente con set di dati molto grandi senza incontrare problemi di memoria che possono rallentare altri linguaggi.

 

8. Scala

 

Se stai cercando un linguaggio di programmazione più pulito e meno verboso di Java, allora Scala potrebbe essere una grande opzione per te. È un linguaggio versatile e flessibile che combina paradigmi di programmazione orientata agli oggetti e funzionale.

Uno dei principali vantaggi di Scala per la data science è la sua capacità di integrarsi senza problemi con i framework per big data come Apache Spark. Questo perché Scala viene eseguito sullo stesso JVM di questi framework, rendendolo una scelta eccellente per progetti di big data distribuiti e pipeline di dati.

Se punti a una carriera nell’ingegneria dei dati o nella gestione dei database, imparare Scala ti aiuterà a eccellere nella tua carriera. Tuttavia, come data scientist, non è necessario acquisire conoscenze in questo linguaggio.

 

Conclusioni

 

In conclusione, se sei interessato alla data science, imparare uno o più di questi otto linguaggi di programmazione può aiutarti a dare il via o avanzare nella tua carriera in questo campo. Ogni linguaggio offre il proprio set unico di vantaggi e svantaggi, a seconda del compito specifico di data science che stai cercando di realizzare.

Quando si tratta di linguaggi di programmazione per la data science, Python è una scelta popolare grazie alle sue caratteristiche user-friendly, versatilità e forte supporto della community. Altri linguaggi come R e Julia sono anche ottime opzioni, offrendo un eccellente supporto per il calcolo statistico, la visualizzazione dei dati e il machine learning. C++ e Rust sono consigliati per coloro che hanno bisogno di elevate prestazioni e capacità di gestione della memoria. Gli script Bash sono utili per l’automazione e le pipeline dei dati. Infine, è importante imparare SQL in quanto è un linguaggio obbligatorio per qualsiasi lavoro tecnico.     Abid Ali Awan (@1abidaliawan) è un professionista certificato di data science che ama creare modelli di machine learning. Attualmente si sta concentrando sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici su tecnologie di machine learning e data science. Abid è in possesso di una laurea magistrale in Gestione della Tecnologia e una laurea triennale in Ingegneria delle Telecomunicazioni. La sua visione è quella di creare un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale a grafo per gli studenti che lottano con disturbi mentali.