Data Science e capacità

Nel mondo delle Data Science è fondamentale la combinazione tra ottima capacità di programmazione e specifiche conoscenze di statistica. Tuttavia ci sono tanti linguaggi in uso per le programmazioni e un bravo data scientist dovrebbe conoscerne il più possibile. Cosa contraddistingue un vero data scientist?

La Capacità Produttiva: bisogna produrre minimizzando i tempi e restando al passo con la rapidità delle date science commerciali.

La Specificità: ossia la capacità di mettersi continuamente in gioco e reinventarsi senza timore imparando eventuali nuovi linguaggi e pacchetti disponibili per i domini.

Performance: i data scientist devono tenere a mente che i linguaggi compilati sono più fluidi e veloci di quelli interpretati, specie se si ha a che fare con una notevole mole di dati aziendali da gestire. Anche i linguaggi statici sono più precisi se comparati con i dinamici, ma ne risente la produttività.

La Genericità: altra dote fondamentale. Un data scientist deve quotidianamente pulire i dati, pertanto oltre a saper programmare e interpretare i linguaggi, la capacità di fare calcoli e pulire dati grezzi è indispensabile.

I linguaggi più utilizzati per le Data Science

Sono innumerevoli i linguaggi di programmazione ma vediamo quelli che rientrano nella Top List dei linguaggi più utilizzati dai data scientist.

PYTHON: in uso dal 1991, è un linguaggio di programmazione ad uso generico tra i più diffusi. Ideale anche per i meno esperti. Tuttavia è di tipo dinamico, ciò comporta potenziali errori di battitura.

R: è statisticamente uno dei più completi poiché fornisce un pacchetto per quasi tutte le applicazioni statistiche o quantitative. Gestisce ottimamente matrici algebriche e uno dei punti di forza è la “data visualization”. Purtroppo è leggermente lento. Suggerito per chi si occupa più di statistica che di programmazione generica.

JAVA: è un linguaggio di programmazione di uso generico e si apprezzano doti come la facile portabilità tra piattaforme, tuttavia per analisi statistiche più specifiche non è suggerito. È performante per la produzione di codici ETL e diversi algoritmi.

SQL: un linguaggio per data science attivo dal 1974 che definisce e gestisce in modo impeccabile i database. Si evolve bene nel tempo anche se i principi di funzionamento sono rimasti gli stessi. Presenta moduli come “SQL Alchemy” che si integrano molto bene con altri linguaggi di programmazione. Molto chiaro e intuitivo ma limitato nelle capacità di analisi.

Scala: è perfetto per i data scientist che lavorano con data set di grandi dimensioni. Lavora bene sia su approcci object-oriented sia su paradigmi di programmazione funzionali. Non è consigliato come “linguaggio per cominciare”.

data science

Quali linguaggi conoscere?

La domanda è comprensibile, tuttavia la risposta dipende dal tipo di data scientist che si vuole essere. Più linguaggi di programmazione si conosceranno, più si potranno rendere performanti le analisi di statistica e di elaborazione dati. Ogni linguaggio, infatti, presenta funzionalità ottime per alcuni motivi e meno per altri. Integrati e utilizzati come coadiuvante l’uno dell’altro diventano davvero funzionali e impeccabili.

Senza contare che oltre a quelli citati nella Top List ve ne sono molti altri: Julia (dalla scrittura dinamica), Matlab (linguaggio numerico adatto a matematici e professionisti), JavaScript (con linguaggi già compilati), C++ (popolare e rapido), Ruby (linguaggio dinamico) e Perl (dinamico e generico).

Le Data Science sono stimolanti e in continua evoluzione pertanto un connubio vincente per eccellere, risiede proprio nel conoscere diversi linguaggi di programmazione e usarli in simultanea per ottenere lavori veramente ad hoc.

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