Quali sono i migliori linguaggi per l'analisi dei dati

L’analisi dei dati è diventata una competenza fondamentale per professionisti di ogni settore, dalla finanza al marketing, dalla sanità all’ingegneria.

Saper interpretare correttamente grandi quantità di informazioni è essenziale per prendere decisioni strategiche informate e guidare lo sviluppo di un’organizzazione. Per questo motivo, la richiesta di esperti in Data Analytics è in costante crescita.

Ma quali sono i migliori linguaggi di programmazione per l’analisi dei dati? Oggi, con l’aiuto dei docenti di esperti di BIG DATA di MAC Formazione esploreremo i principali strumenti utilizzati dai Data Scientist, evidenziandone caratteristiche, vantaggi e casi d’uso, in modo da aiutarti a scegliere il percorso formativo più adatto alle tue esigenze.

Programmatore Informatico

Sempre più aziende stanno abbracciando soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale per estrarre valore dai propri dati. I Programmatori di IA stanno diventando sempre di più figure chiave per lo sviluppo di sistemi in grado di automatizzare attività, generare previsioni accurate e ottenere insights strategici.

Più in generale possiamo dire una volta frequentato un corso di programmazione il ruolo lavorativo che va a coprire il programmatore informatico IT prevederà competenze interdisciplinari che spaziano dalla matematica e statistica, alle scienze cognitive, fino alla programmazione avanzata.

Alcuni dei linguaggi più utilizzati in questo ambito sono:

Python: flessibile, intuitivo e facile da imparare, Python è uno dei linguaggi più diffusi nell’ecosistema dell’informatica IT. Grazie all’ampia disponibilità di librerie per l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati, come TensorFlow, Keras e Scikit-learn, Python offre un ambiente ideale per lo sviluppo di soluzioni AI.
R: Specializzato nell’analisi statistica e nella visualizzazione dei dati, R è particolarmente apprezzato dalla comunità accademica e dai ricercatori. La sua sintassi chiara e l’ampio catalogo di package lo rendono uno strumento potente per l’esplorazione e il trattamento di grandi volumi di informazioni.
Java: Nonostante non sia considerato il linguaggio più intuitivo per i data scientist, Java rimane una scelta valida grazie alla sua robustezza, portabilità e supporto delle principali librerie di Machine Learning, come Weka e DeepLearning4j.
C/C++: Spesso utilizzati per lo sviluppo di sistemi di analisi dati ad alte prestazioni, C e C++ offrono un maggiore controllo a basso livello sul codice, risultando più efficienti di linguaggi più astratti come Python. Questi strumenti sono particolarmente adatti per applicazioni in ambiti come la robotica, l’automazione industriale e l’elaborazione di segnali.

I Programmatori IT sono quindi figure professionali con abilità tecniche e analitiche sofisticate, in grado di progettare e implementare soluzioni informatiche avanzate per affrontare una vasta gamma di sfide aziendali.

Ma torniamo all’analisi dei dati e ai linguaggi e coding più utilizzati dai Data Analyst

MATLAB

MATLAB (Matrix Laboratory) è un ambiente di programmazione e calcolo numerico ampiamente utilizzato in ambito scientifico e ingegneristico. Grazie alla sua potente sintassi orientata alle matrici e all’ampia libreria di funzioni predefinite, MATLAB è particolarmente adatto per:

Analisi Numerica: operazioni matematiche avanzate, come algebra lineare, calcolo differenziale e integrale, ottimizzazione.
Elaborazione di Segnali: analisi di segnali audio, video e di sensori, filtraggio, trasformazioni spettrali.
Visualizzazione Grafica: creazione di grafici 2D e 3D, animazioni, interfacce utente.
Simulazione e Modellazione: sviluppo di modelli dinamici per testare ipotesi e prevedere comportamenti di sistemi complessi.

MATLAB si distingue per la sua capacità di gestire agevolmente grandi dataset e per l’integrazione con altri strumenti e linguaggi, come C, C++ e Java. Queste caratteristiche lo rendono uno strumento ideale per lo sviluppo rapido di prototipi e l’implementazione di soluzioni di Data Science e Machine Learning.

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Python

Python è uno dei linguaggi di programmazione più diffusi e versatili per l’analisi e la gestione dei dati. Grazie alla sua sintassi intuitiva e alla vasta gamma di librerie dedicate, Python offre numerosi vantaggi per i data scientist:

Facile da Imparare: la sintassi semplice e l’approccio orientato agli oggetti rendono Python accessibile anche per i principianti.
Ampia Community: Python vanta una comunità attiva e in continua crescita, che contribuisce allo sviluppo di librerie e strumenti innovativi.
Ecosystem Ricco: librerie come NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-learn forniscono funzionalità avanzate per l’analisi dei dati, la visualizzazione e il Machine Learning.
Interoperabilità: Python può essere facilmente integrato con altri linguaggi, come R, Java e C/C++, ampliando le possibilità di utilizzo.

Python è quindi un linguaggio versatile, adatto sia per attività di data cleaning e data wrangling, sia per lo sviluppo di modelli predittivi avanzati. Grazie alla sua adattabilità a diversi contesti, Python è uno degli strumenti più richiesti per profili professionali come Data Analyst, Data Scientist e Machine Learning Engineer.

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R

R è un linguaggio di programmazione open-source specializzato nell’analisi statistica e nella visualizzazione dei dati. Sviluppato inizialmente per scopi accademici e di ricerca, R si è affermato come uno strumento potente e flessibile per:

Analisi Statistica: R offre un’ampia gamma di metodi statistici, dalla statistica descrittiva all’inferenza, fino a tecniche avanzate come modelli lineari e non lineari.
Visualizzazione dei Dati: la libreria ggplot2 consente la creazione di grafici di alta qualità, personalizzabili e adatti a diverse esigenze di comunicazione.
Analisi Esplorativa: R fornisce funzionalità avanzate per l’esplorazione, la pulizia e la trasformazione di grandi dataset.
Machine Learning: attraverso librerie come caret e h2o, R supporta l’implementazione di algoritmi di apprendimento automatico per la classificazione, la regressione e il clustering.

Ciò che rende R particolarmente apprezzato dalla comunità scientifica è l’ampia disponibilità di package specialistici, che coprono ambiti come la bioinformatica, la finanza, l’epidemiologia e molto altro. Inoltre, la sua natura open-source consente agli utenti di contribuire allo sviluppo del linguaggio, ampliandone costantemente le potenzialità.

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SQL

Nonostante non sia un linguaggio di programmazione nel senso classico del termine, SQL (Structured Query Language) riveste un ruolo fondamentale nell’ambito dell’analisi dei dati. Sviluppato per la gestione e l’interrogazione di basi di dati relazionali, SQL consente di:

Estrarre e Filtrare Dati: utilizzando query SQL, è possibile recuperare informazioni specifiche da database di grandi dimensioni, applicando filtri e condizioni.
Aggregare e Analizzare Dati: funzioni come SUM, AVG, COUNT e GROUP BY permettono di effettuare analisi statistiche e calcoli su insiemi di dati.
Unire e Combinare Tabelle: SQL offre potenti strumenti per combinare e correlare informazioni provenienti da diverse fonti, come tabelle di un database o file esterni.
Creare Viste e Stored Procedure: la possibilità di definire viste e stored procedure semplifica l’accesso e l’elaborazione di dati complessi.

Sebbene SQL sia un linguaggio dichiarativo, piuttosto che imperativo, la sua conoscenza è fondamentale per data analyst e data scientist, che spesso devono interfacciarsi con database aziendali per estrarre e preparare i dati necessari alle loro analisi.

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Come far carriera nel campo dell’analisi dei dati

I linguaggi di programmazione più versatili e richiesti per l’analisi dei dati sono:

Programmatore Intelligenza Artificiale: Python, R, Java, C/C++
MATLAB: Ambiente di calcolo numerico e visualizzazione grafica
Python: Linguaggio semplice e intuitivo, con un ricco ecosistema di librerie per data science
R: Specializzato in analisi statistica e visualizzazione di dati
SQL: Linguaggio essenziale per la gestione e l’interrogazione di database

La scelta del linguaggio più adatto dipenderà dalle specifiche esigenze del progetto, dal background del data scientist e dalle preferenze personali. Molti professionisti scelgono di approfondire la conoscenza di più linguaggi, in modo da poter sfruttare i punti di forza di ciascuno e affrontare un’ampia gamma di sfide legate all’analisi dei dati.

Indipendentemente dal linguaggio scelto, l’aspetto più importante è acquisire solide competenze tecniche, metodologiche e analitiche, che permettano di trasformare i dati in informazioni utili per il processo decisionale e lo sviluppo del business.

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