7 linguaggi di programmazione da utilizzare nella scienza dei dati

Con la costante evoluzione della scienza dei dati, è necessario essere esperti nelle tecnologie all'avanguardia nel campo. In questo articolo, esamineremo i principali linguaggi di programmazione utilizzati nella scienza dei dati.

I dati sono diventati estremamente preziosi nell'ultimo decennio.

Ogni grande azienda dispone di dati preziosi che, con l'aiuto di un buon data scientist, possono avvantaggiare il modo in cui svolgono la propria attività. In altri casi, individua le strategie che potrebbero non funzionare molto bene.

Il settore è in espansione e la domanda di data scientist è in aumento.

Se vuoi diventare un data scientist, dovresti iniziare imparando i migliori linguaggi di programmazione sul campo.

Diamo un'occhiata ai linguaggi più utilizzati in Data Science e perché dovresti usarli.

Pitone

Al giorno d'oggi, Python è il linguaggio di programmazione più utilizzato. Diversi indici di linguaggi di programmazione come PYPL e TIOBE lo confermano.

Python è uno dei linguaggi più potenti e flessibili in circolazione ed è anche ampiamente utilizzato nella scienza dei dati. Il motivo principale è la sua sintassi semplice ed elegante, insieme a un'ampia raccolta di librerie di terze parti.

Uno strumento che troverai ovunque nel campo della scienza dei dati è Jupyter.

Con i notebook Jupyter, puoi vedere rapidamente i risultati del codice con cui stai lavorando, tracciare dati e creare documentazione del tuo codice tramite blocchi markdown.

Questo non è uno strumento solo per Python, ma la combinazione più comune è Python e Jupyter.

La comunità di Python è sempre amichevole con i nuovi arrivati. Avrai sempre forum e siti come Stack Overflow per risolvere i tuoi dubbi.

Se vuoi iniziare a imparare questa lingua, abbiamo l'elenco di risorse di apprendimento Python perfetto per i tuoi scopi.

R

R è un linguaggio di programmazione open source introdotto per la prima volta nel 1993 utilizzato per il calcolo statistico, l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico.

Secondo un'analisi Stack Overflow, la popolarità di R è aumentata nel corso degli ultimi due anni.

Sebbene R sia ampiamente utilizzato dai ricercatori, al giorno d'oggi viene utilizzato da grandi aziende tecnologiche come Google, Facebook e Twitter, per scopi relativi all'analisi dei dati e alle statistiche.

Potremmo parlare per ore del vantaggio di questa lingua.

R, proprio come Python, è un linguaggio interpretato, quindi puoi eseguire il tuo codice senza bisogno di alcun compilatore. Allo stesso tempo, R è multipiattaforma, quindi non devi preoccuparti del tuo sistema operativo.

R è un linguaggio così popolare che hai molti editor e IDE tra cui scegliere. Ma per molti anni, RStudio è stato l'IDE più popolare per lo sviluppo di R.

Puoi andare oltre l'utilizzo delle statistiche convenzionali. Con R, hai accesso a un vasto repertorio di librerie che ti consentono di creare applicazioni di qualsiasi tipo. Ad esempio, con il pacchetto Shiny, puoi sviluppare app web estetiche comodamente dal tuo R IDE.

Se ti piacciono le statistiche o la ricerca, usare R dovrebbe essere un gioco da ragazzi.

Giulia

Julia prende il meglio da linguaggi come Python, Ruby, Lisp e R, lo combina con la velocità del C e include notazioni matematiche familiari proprio come Matlab.

Possiamo riferirci a Julia come all'ambizioso tentativo di creare un linguaggio sufficientemente buono per la programmazione generale, pur essendo sorprendente in discipline specifiche dell'informatica, come l'apprendimento automatico, il data mining, il calcolo distribuito e parallelo.

Uno dei principali vantaggi di Julia è la sua velocità, essendo paragonabile a linguaggi come C, Rust, Lua e Go. Questo perché è compilato Just-In-Time (JIT).

Negli ultimi anni, Julia ha notevolmente aumentato la sua base di utenti. Possiamo vederlo nel numero di download accumulati a partire dal 2022.

Julia è incredibilmente brava nella scienza dei dati perché:

• La lingua è più facile da imparare per i matematici. Utilizza una sintassi simile alle formule matematiche utilizzate dai non programmatori.
• Gestione automatica della memoria con controllo manuale sul Garbage Collector.
• Ottimizzato per l'apprendimento automatico e le statistiche pronte all'uso.
• Digitazione dinamica, quasi fosse un linguaggio di scripting.
• Più librerie Julia per interagire con i tuoi dati (DataFrames.jl, JuliaGraphs, tra gli altri).

La comunità di Julia è così vigorosa che hanno creato una canzone in onore di questa lingua.

Se desideri un linguaggio con supporto per la scienza dei dati pronto all'uso, la facilità d'uso di Python e la velocità di C, Julia è il tuo linguaggio preferito.

Scala

Scala è un linguaggio di programmazione di alto livello introdotto per la prima volta nel 2004 che gira nella JVM (Java Virtual Machine) o con JavaScript nel tuo browser.

È stato creato per migliorare alcuni aspetti che i programmatori Java consideravano noiosi e restrittivi. Tra questi miglioramenti, troviamo l'incorporazione della programmazione funzionale oltre al già familiare paradigma orientato agli oggetti. Allo stesso modo è un vantaggio che Scala sia un linguaggio più veloce rispetto a Python o persino allo stesso Java.

Molti data scientist hanno incorporato Scala nel loro set di strumenti perché è inestimabile quando si parla dell'analisi di grandi set di dati.

Secondo il sondaggio Stack Overflow 2021, Scala è la settima lingua più pagata al mondo. Ma devi stare attento con questa statistica poiché i lavori Scala non sono così comuni nel settore.

Poiché Scala funziona su JVM, avrai accesso a un sacco di librerie esistenti e ad alcuni pacchetti solo Scala utilizzati nei big data, nella matematica, nei database e nell'informatica in generale.

Se sei già fluente in Java, Scala potrebbe essere il linguaggio giusto per la transizione alla scienza dei dati.

Ecco il tour ufficiale per iniziare subito questa avventura.

Giava

Java è da decenni uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati e amati. È un linguaggio completo che può essere utilizzato in quasi tutte le situazioni immaginabili.

La scienza dei dati non fa eccezione. Sebbene Java sia utilizzato principalmente nelle applicazioni mobili e Web, a causa della sua forte base di utenti, viene utilizzato insieme ad altri framework popolari come Hadoop o Spark per eseguire analisi di dati pesanti.

In conclusione, più che parlare di Java come della soluzione migliore per la scienza dei dati, dovremmo renderci conto che a causa del numero di sviluppatori Java disponibili e delle aziende che hanno già scritto il loro software, è più comodo fare tutto nella stessa lingua .

Detto questo, Java è utilizzabile nella maggior parte dei campi della scienza dei dati, come la gestione di database, l'apprendimento automatico,

Se conosci Java, è molto più facile imparare un paio di librerie che imparare l'uso di un linguaggio completamente diverso come R o Julia.

MATLAB

MATLAB è un linguaggio di programmazione proprietario utilizzato da milioni di ingegneri e scienziati per la matematica e il calcolo statistico.

I data scientist utilizzano principalmente questo linguaggio per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico. La parte migliore è che hai tutto in un'unica area di lavoro.

Viene utilizzato principalmente negli accademici, ma è comunque un'ottima scelta per costruire una base profonda sui concetti di scienza dei dati.

L'unico aspetto negativo di MATLAB è che è un software a pagamento, quindi utilizzeresti principalmente questa lingua se sei iscritto a un'università o già la usi nel tuo lavoro.

Consulta l'elenco ufficiale delle risorse di MathWorks per iniziare oggi il tuo percorso di apprendimento.

C++

Per finire questo elenco, abbiamo C++. Sebbene sia utilizzato principalmente per la creazione di applicazioni e sistemi operativi, senza di esso non avremmo potuto assistere al boom moderno della scienza dei dati.

I data scientist preferiscono linguaggi di facile utilizzo e di debug come Python o R perché non vogliono perdere tempo a correggere alcuni strani bug di C/C++.

Tuttavia, C++ ha un ruolo importante nella scienza dei dati perché in esso sono scritte molte librerie utilizzate in altri linguaggi. La creazione di un modello di apprendimento automatico richiede uno sforzo computazionale, quindi l'utilizzo di un linguaggio efficiente come il C++ ha senso.

Se vuoi partecipare al settore della scienza dei dati sviluppando librerie per altri linguaggi, C++ potrebbe essere la scelta giusta.

Conclusione

In questo post, abbiamo esplorato i linguaggi di programmazione più utilizzati per la scienza dei dati. Questo campo sta crescendo in modo esplosivo e oggi è il momento perfetto per iniziare la tua carriera come scienziato dei dati.

Se stai appena iniziando, ti consiglio di iniziare con Python o con R. Una volta che hai un'esperienza nel mondo reale nella creazione di progetti, puoi iniziare ad espandere il tuo set di strumenti imparando altri linguaggi come Julia o Scala.

Qualunque cosa tu scelga, ricorda che creare un portfolio è il modo per ottenere un lavoro ben retribuito nel settore tecnologico, ma devi partire da qualcosa. Che dire di queste risorse per l'apprendimento della scienza dei dati?

Buona codifica!