Da SQL a Julia gli altri linguaggi di programmazione della Data Science

Da SQL a Julia e altri linguaggi di programmazione per Data Science

Python potrebbe essere il linguaggio di programmazione principale per i data scientist e gli specialisti di machine learning, ma i vantaggi di diventare un poliglotta della programmazione sono più chiari che mai. I progetti su cui lavorano i team di dati attraversano piattaforme e architetture diverse, e la capacità di passare a linguaggi meno comuni – ma talvolta più efficienti – può essere un vantaggio significativo.

Per i nostri punti salienti di questa settimana, abbiamo scelto articoli recenti che coprono una vasta gamma di linguaggi, progetti e flussi di lavoro. Questi post ti invitano a metterti le mani in pasta e iniziare a sperimentare con del codice – e potrebbero anche ispirarti a ampliare ulteriormente le tue conoscenze.

• Il linguaggio di interrogazione del database SQL è tutt’altro che sconosciuto; è in circolazione da decenni ed è ancora un punto di accesso comune alla programmazione per molti professionisti dei dati. La panoramica delle funzioni di finestra di Iffat Malik Gore è una ottima introduzione (o ripasso, a seconda dei casi) di un elemento fondamentale del vocabolario di SQL.
• Se il tuo lavoro è ricco di statistiche, è probabile che tu abbia già incontrato R. Tuttavia, i casi d’uso del linguaggio potrebbero essere più versatili di quanto pensi – un punto che Jenna Eagleson chiarisce con un tutorial pratico utile sull’utilizzo di R per affrontare sfide comuni nell’analisi delle persone.
• Le librerie Python hanno dominato il campo della visualizzazione dei dati al punto che è facile dimenticare che è possibile creare grafici eleganti anche in altri linguaggi. L’approfondimento di Mahmoud Harmouch sulle opzioni di visualizzazione di Rust si concentra sulla libreria Plotters e sulle sue potenti funzionalità.

• Preparare i dati per un progetto di analisi o modellazione è un passo cruciale indipendentemente dal linguaggio con cui stai lavorando. Emma Boudreau ci guida attraverso il processo di filtraggio dei dati in Julia, un linguaggio che potrebbe ancora essere relativamente di nicchia, ma la cui popolarità tra i data scientist è esplosa negli ultimi anni.
• Il controllo delle versioni è un componente essenziale in qualsiasi processo di sviluppo software e Git, pur non essendo un linguaggio di programmazione di per sé, è il sistema di riferimento per lavorare e collaborare su codice in molti linguaggi. Se sei ancora alle prime fasi del tuo percorso di programmazione, leggere la guida completa di Khuyen Tran sull’uso di Git come data scientist è un passo sensato da compiere.

Per ampliare i tuoi orizzonti anche in altre direzioni, siamo entusiasti di condividere alcuni dei nostri recenti punti salienti:

• Come si è evoluto l’ecosistema delle startup in risposta alla crescita rapida dell’IA? Viggy Balagopalakrishnan offre spunti interessanti basati sulla recente coorte di Y Combinator.
• Lambert T Leong, PhD presenta ricerche recenti all’intersezione tra sanità e deep learning, mirate alla previsione della mortalità per tutte le cause basata sull’imaging della composizione corporea.
• Se hai sentito parlare di Code Interpreter, il plugin ChatGPT, e vuoi vedere di cosa si tratta, il walkthrough del progetto di Natassha Selvaraj è il posto giusto.
• Per una spiegazione chiara, approfondita e coinvolgente della legge dei grandi numeri e di come funziona, non perderti il nuovo approfondimento di Sachin Date.
• Quale sarebbe l’impatto ambientale di miliardi di persone che utilizzano strumenti generativi di intelligenza artificiale ogni giorno? Kasper Groes Albin Ludvigsen affronta una domanda spinosa, tempestiva e cruciale.

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Fino alla prossima Variable,

Redazione TDS