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La data science è una disciplina che combina conoscenze di statistica con la capacità di programmare e analizzare i dati. Per diventare un data scientist, è importante imparare più di un linguaggio di programmazione, in modo da poter scegliere quello più adatto a ogni problema e contesto. Ma quali sono i linguaggi di programmazione più utilizzati e richiesti dalle aziende in ambito data science? Vediamoli insieme.
#Python
Python è uno dei linguaggi più popolari e diffusi nel mondo della data science. Si tratta di un linguaggio open source, dinamico, generico e orientato a oggetti, che esiste dal 1991. Inoltre è facile da usare, da leggere e da scrivere, ed è dotato di una vasta libreria standard che offre molte funzionalità. Inoltre,
Python dispone di numerose librerie esterne dedicate alla data science, come NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib e Plotly, che permettono di manipolare, visualizzare e modellare i dati con facilità.
Python è anche il linguaggio preferito per il machine learning e l'intelligenza artificiale, grazie a framework come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn.
Parliamo quindi di un linguaggio versatile, potente e flessibile, che può essere usato per diverse applicazioni e scopi nella data science. Ad oggi Python è il linguaggio più usato nei percorsi di studio della Scuola AI & Big Data del network internazionale Geeks Academy.
#R
R è un altro linguaggio molto usato nella data science, soprattutto per le analisi statistiche e grafiche. Questo linguaggio di programmazione fu sviluppato da Ross Ihaka e Robert Gentleman nel 1993, come diretto discendente del più vecchio S. R è un linguaggio open source, che offre un ampio catalogo di metodi statistici e grafici, oltre a una comunità attiva e collaborativa che contribuisce a creare e condividere nuovi pacchetti e funzioni. R è ideale per esplorare, pulire e visualizzare i dati, nonché per testare ipotesi e creare modelli predittivi. R gestisce bene le matrici algebriche e ha una forte capacità di data visualization. R è quindi un linguaggio ricco, completo e specializzato per la data science.
#SQL
SQL (Structured Query Language) è un linguaggio per definire e gestire i database relazionali, ovvero quei database che organizzano i dati in tabelle collegate tra loro da relazioni logiche. SQL esiste dal 1974 e ha mantenuto i suoi principi di funzionamento nel tempo, pur evolvendosi con nuove funzionalità e standard.
Questo linguaggio di interrogazione è molto chiaro e intuitivo, e permette di interrogare i database per estrarre, filtrare, aggregare e manipolare i dati in modo efficiente e scalabile.
SQL è indispensabile per lavorare con grandi quantità di dati strutturati o semi-strutturati, che sono alla base di molte applicazioni e servizi nella data science e si integra bene con altri linguaggi di programmazione, come Python o R, tramite moduli appositi.
#Java
Java è un linguaggio di programmazione di uso generico, orientato a oggetti e compilato, che esiste dal 1995. Java è uno dei linguaggi più diffusi al mondo, grazie alla sua portabilità tra diverse piattaforme, alla sua robustezza, alla sua sicurezza e alla sua performance. Esso è usato principalmente per lo sviluppo di applicazioni web, desktop e mobile, ma ha anche una sua rilevanza nella data science.
Java offre infatti diversi vantaggi per la produzione di codici ETL (Extract Transform Load), ovvero quei codici che si occupano di trasferire i dati da una fonte a una destinazione dopo averli trasformati secondo delle regole.
Da menzionare il fatto che Java offre diversi algoritmi per il machine learning e l'analisi dei dati distribuiti su cluster di macchine, grazie a framework come Hadoop o Spark.
#Scala
Scala è un linguaggio di programmazione multi-paradigma, che combina elementi dei linguaggi object-oriented e funzionali. Scala esiste dal 2004 ed è basato sulla Java Virtual Machine (JVM), il che significa che può interagire con il codice Java e usufruire delle sue librerie. Scala è perfetto per i data scientist che lavorano con data set di grandi dimensioni, che richiedono una gestione efficiente della memoria e della concorrenza. Scala lavora bene sia su approcci object-oriented sia su paradigmi di programmazione funzionali, offrendo una sintassi concisa ed espressiva. Scala è il linguaggio principale per usare Spark, uno dei framework più popolari per il processamento dei dati distribuiti in modo parallelo.
In conclusione, possiamo dire che non esiste un solo linguaggio perfetto per la data science, ma che ogni linguaggio ha i suoi punti di forza e debolezza a seconda del problema da risolvere e del contesto in cui si opera. Un buon data scientist dovrebbe quindi essere in grado di padroneggiare più di un linguaggio e saper scegliere quello più adatto in ogni situazione.
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