I 10 migliori linguaggi di programmazione da imparare per la scienza dei dati

La scienza dei dati è oggi uno dei campi più caldi nel dominio tecnologico. Sebbene sia un campo emergente, la scienza dei dati ha dato vita a numerosi profili professionali unici con descrizioni di lavoro entusiasmanti. Ciò che è ancora più eccitante è che gli aspiranti di più discipline - statistica, programmazione, scienze comportamentali, informatica, ecc. - possono migliorare le competenze per entrare nel dominio della scienza dei dati. Tuttavia, per i principianti, il viaggio iniziale potrebbe diventare un po' scoraggiante se non si sa da dove cominciare.

In upGrad, abbiamo guidato studenti provenienti da diversi background educativi e professionali in tutto il mondo e li abbiamo aiutati ad entrare nel mondo della scienza dei dati. Quindi, fidati di noi quando diciamo che è sempre meglio iniziare il tuo viaggio nella scienza dei dati imparando gli strumenti del mestiere. Quando cerchi di padroneggiare la scienza dei dati, ti consigliamo di iniziare con i linguaggi di programmazione.

Ora sorge la domanda importante: quale linguaggio di programmazione scegliere?

Scopriamolo!

I migliori linguaggi di programmazione per Data Science

Il ruolo della programmazione in Data Science in genere arriva quando è necessario elaborare alcuni numeri o creare modelli statistici o matematici. Tuttavia, non tutti i linguaggi di programmazione sono trattati allo stesso modo: alcuni linguaggi sono spesso preferiti ad altri quando si tratta di risolvere le sfide della scienza dei dati.

Tenendo questo a mente, ecco un elenco di 10 linguaggi di programmazione. Leggilo fino alla fine e avrai un po' di chiarezza in termini di quale linguaggio di programmazione si adatterebbe meglio ai tuoi obiettivi di scienza dei dati.

1. Pitone

Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari nei circoli di Data Science. Questo perché Python può soddisfare un'ampia gamma di casi d'uso della scienza dei dati. È il linguaggio di programmazione ideale per attività relative all'analisi dei dati, all'apprendimento automatico, all'intelligenza artificiale e a molti altri campi sotto l'ombrello della scienza dei dati.

Python viene fornito con librerie potenti e specializzate per attività specifiche, semplificando il lavoro. Utilizzando queste librerie, puoi eseguire attività importanti come data mining, raccolta, analisi, visualizzazione, modellazione, ecc.

Un'altra cosa grandiosa di Python è la forte comunità di sviluppatori che ti guiderà attraverso tutte le possibili situazioni e attività impegnative. Non rimarrai mai senza una risposta quando si tratta di programmazione Python: qualcuno della comunità sarà sempre lì per aiutarti a risolvere i tuoi problemi.

Utilizzato principalmente per: sebbene Python abbia librerie specializzate per diverse attività, il suo caso d'uso principale è l'automazione. Puoi usare Python per automatizzare varie attività e risparmiare molto tempo.

Il bene e il male: la comunità attiva degli sviluppatori è uno dei motivi principali per cui aspiranti programmatori e professionisti esperti amano Python e si orientano verso di esso. Inoltre, ottieni molti strumenti open source relativi alla visualizzazione, all'apprendimento automatico e altro per aiutarti con diverse attività di scienza dei dati. Non ci sono molti svantaggi in questo linguaggio, tranne per il fatto che è relativamente più lento di molti altri linguaggi presenti in questo elenco, soprattutto in termini di tempi di calcolo.

2. R

In termini di popolarità, R è seconda solo a Python per il lavoro con le sfide della scienza dei dati. Questo è un linguaggio facile da imparare che promuove l'ambiente computazionale perfetto per la statistica e la programmazione grafica.

Cose come la modellazione matematica, l'analisi statistica e la visualizzazione sono un gioco da ragazzi con il linguaggio di programmazione R. Tutto ciò ha reso il linguaggio una priorità per i data scientist di tutto il mondo. Inoltre, R può gestire senza problemi insiemi di dati grandi e complessi, rendendolo un linguaggio adatto per affrontare i problemi derivanti dai sempre crescenti cumuli di dati. Una comunità attiva di sviluppatori sostiene R e ti ritroverai ad imparare molto dai tuoi colleghi una volta che avrai intrapreso il viaggio di R!

Utilizzato principalmente per: R è senza dubbio il linguaggio più famoso per la modellazione statistica e matematica.

Il bene e il male: R è un linguaggio di programmazione open source che viene fornito con un solido sistema di supporto, diversi pacchetti, visualizzazione dei dati di qualità e operazioni di apprendimento automatico. Tuttavia, in termini di contro, il fattore di sicurezza riguarda il linguaggio di programmazione R.

3. Giava

Java è un linguaggio di programmazione che non ha bisogno di presentazioni. È stato utilizzato dalle migliori aziende per lo sviluppo di software e oggi trova impiego nel mondo della scienza dei dati. Java aiuta con analisi, mining, visualizzazione e apprendimento automatico.

Java porta con sé il potere di creare complesse applicazioni Web e desktop da zero. È un mito comune che Java sia un linguaggio per principianti. A dire il vero, Java è adatto ad ogni fase della tua carriera. Nel campo della scienza dei dati, può essere utilizzato per il deep learning, l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi dei dati e il data mining.

Utilizzato principalmente per: Java è stato utilizzato principalmente per la creazione di applicazioni aziendali end-to-end sia per dispositivi mobili che desktop.

Il bene e il male: Java è molto più veloce dei suoi concorrenti grazie alle sue capacità di raccolta dei rifiuti. Pertanto, è la scelta ideale per la creazione di software scalabile e di alta qualità. Il linguaggio è estremamente portatile e offre l' approccio WORA (Write Once , Run Anywhere). Sul lato negativo, Java è un linguaggio molto strutturato e disciplinato. Non è flessibile come Python o Scala. Quindi, capire la sintassi e le basi è piuttosto impegnativo.

4. C/C++

C++ e C sono entrambi linguaggi molto importanti in termini di comprensione dei fondamenti della programmazione e dell'informatica. Anche nel contesto della scienza dei dati, questi linguaggi sono estremamente utili. Questo perché la maggior parte dei nuovi linguaggi, framework e strumenti utilizza C o C++ come base di codice.

C e C++ sono preferiti per la scienza dei dati grazie alle loro capacità di compilazione rapida dei dati. In questo senso, offrono molto più comando agli sviluppatori. Essendo linguaggi di basso livello, consentono agli sviluppatori di mettere a punto diversi aspetti della loro programmazione in base alle loro esigenze.

Utilizzato principalmente per: C e C++ vengono utilizzati per progetti ad alto funzionamento con requisiti di scalabilità.

Il bene e il male: questi due linguaggi sono davvero veloci e sono gli unici in grado di compilare GB di dati in meno di un secondo. Sul lato negativo, hanno una curva di apprendimento ripida. Tuttavia, se sei in grado di ottenere il controllo di C o C++, troverai tutti gli altri linguaggi relativamente facili e ti ci vorrà meno tempo per padroneggiarli!

5. SQL

Abbreviazione di Structured Query Language, SQL è un ruolo fondamentale se hai a che fare con database strutturati. SQL ti dà accesso a varie statistiche e dati, il che è eccellente per i progetti di scienza dei dati.

I database sono fondamentali per la scienza dei dati, così come SQL per eseguire query sul database per aggiungere, rimuovere o manipolare elementi. SQL è generalmente utilizzato per i database relazionali. È supportato da un ampio pool di sviluppatori che ci lavorano.

Utilizzato principalmente per: SQL è il linguaggio di riferimento per lavorare con database strutturati e relazionali e per interrogarli.

Il bene e il male: SQL, essendo non procedurale, non richiede costrutti di programmazione tradizionali. Ha una propria sintassi, che lo rende molto più facile da imparare rispetto alla maggior parte degli altri linguaggi di programmazione. Non è necessario essere un programmatore per padroneggiare SQL. Per quanto riguarda i contro, SQL presenta un'interfaccia complessa che inizialmente potrebbe sembrare scoraggiante per i principianti.

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6. MATLAB

MATLAB è stato per molto tempo uno degli strumenti di riferimento quando si tratta di calcolo statistico o matematico. Puoi usare MATLAB per creare interfacce utente e implementare i tuoi algoritmi. La sua grafica integrata è sufficientemente varia ed estremamente utile per la progettazione di interfacce utente. È possibile utilizzare la grafica integrata per creare visualizzazioni e grafici di dati.

Questo linguaggio è particolarmente utile per la scienza dei dati perché è fondamentale per risolvere i problemi di Deep Learning.

Utilizzato principalmente per: MATLAB trova la sua strada più comunemente nell'algebra lineare, nell'analisi numerica e nella modellazione statistica, solo per citarne alcuni.

Il bene e il male: MATLAB offre una completa indipendenza dalla piattaforma con una vasta libreria di funzioni integrate per lavorare su molti problemi di modellazione matematica. Puoi creare interfacce utente, visualizzazioni e grafici senza interruzioni per spiegare i tuoi dati. Tuttavia, essendo una lingua interpretata, tenderà ad essere più lenta di molte altre lingue (compilate) nell'elenco. Inoltre, non è un linguaggio di programmazione gratuito.

7. Scala

Questo è un linguaggio di programmazione generico molto potente che dispone di librerie specifiche per la scienza dei dati. Dal momento che è facile da imparare, Scala è la scelta ideale di molti aspiranti alla scienza dei dati che hanno appena iniziato il loro viaggio.

Scala è conveniente per lavorare con set di dati di grandi dimensioni. Funziona compilando il suo codice in bytecode e quindi lo esegue su una VM (Virtual Machine). Grazie a questo processo di compilazione, Scala consente un'interoperabilità senza interruzioni con Java, aprendo infinite possibilità per i professionisti della scienza dei dati.

Puoi usare Scala con Spark e gestire i dati in silos senza problemi. Inoltre, grazie al supporto della concorrenza, Scala è lo strumento ideale per la creazione di applicazioni e framework di data science ad alte prestazioni simili a Hadoop. Scala viene fornito con oltre 175.000 librerie che offrono funzionalità infinite. Puoi eseguirlo su qualsiasi IDE preferito come VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ o persino il tuo browser.

Utilizzato principalmente per: Scala trova il suo utilizzo per progetti che coinvolgono set di dati su larga scala e per la costruzione di framework ad alta funzionalità.

Il bene e il male: Scala è sicuramente un linguaggio facile da imparare, soprattutto se hai già avuto esperienza con la programmazione. È funzionale, scalabile e aiuta a risolvere molti problemi di Data Science. Lo svantaggio è che Scala è supportato da un numero limitato di sviluppatori. Mentre puoi trovare sviluppatori Java in abbondanza, trovare sviluppatori Scala che ti aiutino potrebbe essere difficile.

8. JavaScript

Sebbene JavaScript sia più comunemente utilizzato per lo sviluppo Web full-stack, trova applicazione anche nella scienza dei dati. Se hai familiarità con JavaScript, puoi utilizzare il linguaggio per creare visualizzazioni approfondite dai tuoi dati, che è un modo eccellente per presentare i tuoi dati sotto forma di una storia.

JavaScript è più facile da imparare rispetto a molte altre lingue nell'elenco, ma dovresti ricordare che JS è più un aiuto che un linguaggio principale per la scienza dei dati. Può fungere da lodevole strumento di data science perché è versatile ed efficace. Quindi, mentre puoi continuare a padroneggiare JavaScript, prova ad avere almeno un altro linguaggio di programmazione nel tuo arsenale, uno che puoi utilizzare principalmente per le operazioni di scienza dei dati.

Utilizzato principalmente per: in Data Science, JavaScript viene utilizzato per le visualizzazioni dei dati. In caso contrario, trova impiego nello sviluppo di app Web.

Il bene e il male: JavaScript ti aiuta a creare visualizzazioni estremamente approfondite che trasmettono approfondimenti sui dati: questo è un componente estremamente fondamentale del processo di analisi dei dati. Tuttavia, la lingua non ha tanti pacchetti specifici di data science come altre lingue nell'elenco.

In conclusione

Imparare un linguaggio di programmazione è come imparare a cucinare. C'è così tanto da fare, così tanti piatti da imparare e così tanti sapori da aggiungere. Quindi, solo leggere la ricetta non andrà bene. Devi andare avanti e preparare quel primo piatto, non importa quanto sia buono o cattivo. Allo stesso modo, indipendentemente dal linguaggio di programmazione che decidi di utilizzare, l'idea dovrebbe essere quella di continuare a praticare i concetti che impari. Continua a lavorare su un piccolo progetto mentre impari la lingua. Questo ti aiuterà a vedere i risultati in tempo reale.

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