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Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science e Intelligenza Artificiale

In questo articolo parleremo dei linguaggi popolari per la scienza dei dati e li descriveremo brevemente.

Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science e Intelligenza Artificiale
Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science e Intelligenza Artificiale

I linguaggi di programmazione sono uno strumento per la realizzazione di molte potenti applicazioni di data science. Ma ce ne sono così tanti ed è diventato confuso scegliere quello ottimale per il tuo progetto specifico. In questo articolo parleremo dei linguaggi popolari per la scienza dei dati e li descriveremo brevemente.

Linguaggi di programmazione per la Data science

Python e Data Science Python è un linguaggio di programmazione dinamico moderno, generico, di alto livello. Può essere utilizzato per l'integrazione con app Web o incorporare codice statistico in un database di produzione. Ci sono molte librerie, che possono essere utilizzate per l'analisi.


I vantaggi di python nella Data science:

  • Python è facile da imparare. Ha una breve curva di apprendimento e una sintassi di facile comprensione. Inoltre, riduce il numero di righe di codice rispetto ad altri linguaggi di programmazione.

  • Python è un linguaggio multiuso. Consente l'integrazione con ogni parte del tuo flusso di lavoro.

  • Python è un open source con una comunità attiva. Non solo è gratuito da usare, ma anche la comunità dei programmatori Python è numerosa e puoi sentirti libero di chiedere.

  • Python è multipiattaforma. Dà la possibilità di funzionare su molti sistemi operativi.

I Contro di Python nella Data Science:

  • Le visualizzazioni Python sono solitamente contorte

  • Python ha meno funzionalità di R



 

R e Data Science R è un linguaggio di programmazione creato per l'analisi statistica. Ecco perché è all'avanguardia nella scienza dei dati. Possiamo estendere le funzionalità del linguaggio R di base tramite librerie software chiamate packages. Il repository di pacchetti più popolare è il Comprehensive R Archive Network (CRAN). Ora contiene oltre 10.000 pacchetti pubblicati.

I vantaggi di R nella Data science:

  • R è un software open source. Di conseguenza, chiunque può usarlo senza acquistare una licenza e cambiarlo.

  • R è multipiattaforma. Dà la possibilità di funzionare su molti sistemi operativi.

  • R fornisce una visualizzazione dei dati attraverso diversi tipi di grafici.

  • R è sviluppato da statistici per statistici. Non è necessario avere esperienza in informatica per iniziare.

I contro di R nella Data science:

  • R ha una gestione della memoria pura, quindi R può consumare tutta la memoria disponibile.

  • R è lento. Tuttavia, vengono sviluppati più pacchetti per migliorare le prestazioni di R.

  • R non ha sicurezza incorporata. R non può essere utilizzato come server back-end per eseguire calcoli poiché manca di sicurezza sul Web.



 

Scala e Data Science Scala è noto come linguaggio scalabile. Combina linguaggi orientati agli oggetti e funzionalità di linguaggi funzionali. Scala ha un incredibile supporto per la concorrenza, che è fondamentale per parallelizzare molti dei processi richiesti da grandi set di dati.


I vantaggi di Scala nella Data science:

  • Scala è gratuito, quindi non è necessaria una licenza.

  • Scala è altamente funzionale nel paradigma. Scala svolge le sue funzioni di cittadino di prim'ordine. In altre parole, le funzioni possono essere come argomenti per altre funzioni, restituite come valori, assegnate a variabili e memorizzate in strutture di dati.

  • Scala ha un'elevata velocità di esecuzione. Scala è 10 volte più veloce di Python grazie a JVM.

  • Scala è multiparadigmatico. Scala è sia orientato agli oggetti che funzionale.


I contro di Scala nella Data science:

  • Scala ha una curva di apprendimento precipitosa. È difficile adattarsi alla sintassi e al sistema di tipi poiché è considerato difficile.

  • Scala ha un pool di sviluppatori limitato. Non è un grosso problema trovare sviluppatori Java, ma non tutti possono programmare in modo efficiente in Scala.

  • Scala non ha una vera ottimizzazione ricorsiva della coda a causa dell'esecuzione sulla JVM.

 

Julia e Data Science Julia è un linguaggio di programmazione dinamico di alto livello e ad alte prestazioni per il calcolo numerico. Il sofisticato compilatore, l'accuratezza numerica, l'esecuzione parallela distribuita e un'ampia libreria di funzioni matematiche rendono Julia popolare per la scienza dei dati. La sua libreria Base è scritta principalmente nella stessa Julia.

I vantaggi di Julia nella Data science:

  • Julia è gratuita, quindi non è necessaria una licenza.

  • Julia è compilata ma non interpretata. Di conseguenza, vince in velocità.

  • Julia può essere utilizzata non solo per l'analisi numerica. Può essere utilizzato come programmazione generica.

  • Il codice Julia può essere combinato con altre librerie di lingua scritte in Python, C e Fortran. Inoltre, possiamo interfacciarci con il codice Python tramite la libreria PyCall e condividere i dati tra Python e Julia.

  • Julia può fornire metaprogrammazione. I suoi programmi possono produrre altri programmi Julia e inoltre modificare il proprio codice.


I contro di Julia nella Data science:

  • Julia non è adeguatamente sviluppata. A causa del suo recente ingresso, c'è bisogno di miglioramenti. Gli strumenti di Julia non sono fluidi e affidabili come avrebbero voluto.

  • Julia ha un numero limitato di pacchetti perché è giovane e la loro comunità è piuttosto piccola. A differenza di R e Python, Julia non ha una tale varietà di pacchetti.

  • Julia non riesce a identificare i problemi. Julia è molto indietro rispetto a Python e R in termini di identificazione dei problemi e strumenti di debug. Ma presto ci si aspettava che venissero sviluppati altri strumenti per gli utenti.


 

Matlab e Data Sceince Matlab è noto come linguaggio di calcolo numerico che può essere utilizzato sia per scopi didattici che industriali. Matlab può risolvere problemi in molteplici discipline, come la progettazione dell'ottimizzazione del prodotto, l'analisi dello spettro e delle serie temporali dei dati, l'elaborazione del segnale, l'analisi dei dati statistici e la formulazione del modello e l'elaborazione delle immagini.

I vantaggi di MatLab nella Data science:

  • Matlab si adatta alle applicazioni quantitative con la matematica avanzata come l'elaborazione dei segnali, le trasformate di Fourier, l'algebra delle matrici e l'elaborazione delle immagini.

  • Matlab ha un'eccellente visualizzazione integrata.

  • Matlab diventa spesso parte di corsi universitari come Matematica Applicata, Ingegneria e Fisica. Ecco perché è comunemente usato in questi campi.

  • Matlab ha interazione con software di terze parti. Ad esempio Simulink, CarSim, PreScan.


I contro di MatLab nella Data science:

  • Matlab richiede una licenza. Ma ci sono alternative gratuite disponibili come Octave.

  • Matlab non può essere utilizzato per la programmazione generica.

  • Matlab occupa molta memoria di un computer durante l'elaborazione dei dati. Quindi, se si dispone di un set di dati di grandi dimensioni, la velocità di calcolo rallenta.

 

Octave e Data Science Octave è un linguaggio di programmazione di alto livello per calcoli numerici. Aiuta a risolvere numericamente problemi lineari e non lineari e ad eseguire altre attività utilizzando un linguaggio praticamente simile a MATLAB. Octave è una delle principali alternative gratuite a MATLAB. Octave utilizza un interprete per eseguire il linguaggio di scripting Octave.


I vantaggi di Octave nella Data science:

  • Octave è gratuito, quindi non è necessaria una licenza.

  • Octave combina sia un'interfaccia utente grafica (GUI) che un'interfaccia a riga di comando (CLI).

  • Semi di Octave per compiti di matematica applicata, statistica, ecc.


I contro di Octave nella Data science:

  • Octave non può essere utilizzato per la programmazione generica.

  • Se vuoi eseguire il tuo codice da Matlab in Octave, alcune funzioni potrebbero differire.

  • Octave richiede molta RAM e memoria di un computer durante l'elaborazione dei dati. Quindi, se si dispone di un set di dati di grandi dimensioni, la velocità di calcolo rallenta.

Conclusione

Tutto sommato, sta a te scegliere un linguaggio di programmazione ideale per il progetto. Il nostro consiglio è di pensare allo scopo della tua applicazione, se stai pianificando un'integrazione futura, ecc. Dopodiché, puoi scegliere l'opzione più adatta.


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