Siamo tutti d’accordo che l’analisi dei dati è diventata il pane quotidiano di molte professioni, un po’ come il caffè del mattino per il programmatore medio. Ma mentre il caffè è universale, i linguaggi per la data analysis sono un universo a sé. Dimenticatevi di dover scegliere tra il cappuccino e il latte macchiato, qui parliamo di strumenti che possono letteralmente cambiare le sorti di un’azienda, o almeno, farvi fare una bella figura durante la prossima riunione.
I linguaggi più utilizzati per l’analisi dei dati
Quando si parla di linguaggi analisi dati, ci sono alcuni nomi che risuonano più forte di altri, quasi fossero delle rockstar nel panorama della programmazione. Ognuno con la sua personalità, i suoi fan sfegatati e i suoi detrattori, ma tutti, a modo loro, indispensabili per chiunque voglia davvero fare sul serio con i dati. Esploriamo insieme queste glorie, cercando di capirne i pregi e, perché no, qualche piccolo difetto.
Python
Il linguaggio che tutti amano, o almeno così sembra. La sua sintassi, chiara e leggibile, lo rende un ottimo punto di partenza per i neofiti, ma non lasciatevi ingannare dalla sua apparente semplicità: sotto il cofano si nasconde un motore capace di gestire i compiti più complessi.
Perché Python è così popolare nell’analisi dei dati? Beh, innanzitutto, ha un ecosistema di librerie che farebbe invidia a qualsiasi altro linguaggio. Pensate a NumPy per le operazioni numeriche, a Pandas per la manipolazione dei dati (il vostro nuovo migliore amico, ve lo assicuro), a Matplotlib e Seaborn per le visualizzazioni e a Scikit-learn per il machine learning. Insomma, un vero e proprio arsenale a vostra disposizione.
Python eccelle in quasi tutti gli ambiti dell’analisi dei dati: dalla pulizia e pre-elaborazione dei dati, alla modellazione statistica, fino all’implementazione di algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale. È il coltellino svizzero del data scientist, sempre pronto a tirare fuori la soluzione giusta per ogni problema. E poi, diciamocelo, è divertente da usare. Se state pensando a scegliere tra Python e R, sappiate che Python ha un vantaggio considerevole in termini di applicabilità generale e integrazione con altri sistemi.
R
Nato in ambienti accademici e statistici, R è il linguaggio preferito da chi ha una forte inclinazione verso la statistica e la modellazione.
La forza di R risiede nella sua incredibile quantità di pacchetti (più di 18.000 su CRAN) dedicati a ogni tipo di analisi statistica immaginabile: test di ipotesi, analisi multivariata, serie temporali, machine learning avanzato e chi più ne ha più ne metta. Se un metodo statistico esiste, è quasi certo che ci sia un pacchetto R per implementarlo.
L’ecosistema di R, con strumenti come RStudio, rende l’esperienza di sviluppo molto gradevole, soprattutto per chi si concentra sull’esplorazione e la visualizzazione dei dati. Pacchetti come ggplot2 sono veri e propri capolavori per la creazione di grafici eleganti e informativi. Tuttavia, R può essere un po’ più ostico per chi non ha un background statistico e, in termini di performance con dataset molto grandi, a volte può cedere il passo a Python. Ma per la statistica pura e l’analisi esplorativa, R è il re indiscusso.
SQL
SQL, o Structured Query Language, non è un linguaggio di programmazione nel senso stretto del termine, ma è il linguaggio universale per interagire con i database. Forse non è glamour come il data scientist che crea modelli predittivi, ma senza di lui, l’intero sistema andrebbe in tilt. E fidatevi, senza SQL, recuperare i dati sarebbe come cercare un ago in un pagliaio, anzi, in un data lake.
Ogni data analyst che si rispetti deve avere una padronanza eccellente di SQL. È il mezzo con cui si estraggono, filtrano, aggregano e manipolano i dati direttamente dai database relazionali. Prima di poter fare qualsiasi analisi complessa con Python o R, è quasi sempre necessario recuperare i dati giusti, e qui entra in gioco SQL. Imparare a scrivere query efficienti è un’arte che può farvi risparmiare ore di lavoro e grattacapi.
Se siete alle prime armi, considerate SQL come il vostro punto di partenza. Non potete costruire una casa senza fondamenta solide, e nel mondo dei dati, SQL è quella fondazione. Non importa quanto sofisticati diventino i vostri modelli di machine learning, se non sapete come accedere e preparare i dati in modo efficace, sarete come un pilota di Formula 1 senza carburante.
MATLAB
E ora, prepariamoci a esplorare un territorio un po’ meno battuto nel campo dell’analisi dei dati “generalista”, ma estremamente potente e rinomato in settori specifici: MATLAB. Se Python e R sono i vostri chef versatili per ogni occasione, MATLAB è lo chef stellato specializzato in alta cucina molecolare.
MATLAB, abbreviazione di “MATrix LABoratory”, è un linguaggio di programmazione e un ambiente di sviluppo numerico proprietario sviluppato da MathWorks. La sua interfaccia è intuitiva e offre un ambiente integrato che combina calcolo, visualizzazione e programmazione. Ma la sua vera forza sta nella sua capacità di gestire matrici e array in modo estremamente efficiente, rendendolo un campione indiscusso per l’elaborazione del segnale, l’elaborazione delle immagini, la visione artificiale, l’ingegneria di controllo e, ovviamente, la modellazione matematica complessa.
Perché MATLAB è meno diffuso per l’analisi dei dati “generica”? Principalmente per due motivi: il costo (è un software commerciale) e la sua minore flessibilità rispetto a Python in termini di integrazione con sistemi web o applicazioni enterprise. Tuttavia, in settori come l’aerospaziale, l’automotive, la medicina (soprattutto per l’analisi di dati biomedici e di imaging) e la ricerca scientifica, MATLAB è spesso la scelta preferita. Le sue toolbox specializzate offrono funzionalità avanzatissime che a volte sono difficili da replicare con altrettanta immediatezza in Python o R, a meno di non dover programmare molto da zero.
Pensateci: se dovete analizzare i dati di un sensore, simulare un sistema dinamico o sviluppare un algoritmo di controllo, MATLAB potrebbe essere il vostro migliore amico. Offre un ambiente robusto per la prototipazione rapida e la visualizzazione interattiva. Quindi, se il vostro percorso vi porta in questi ambiti più “ingegneristici” o di ricerca pura, ignorare MATLAB sarebbe un errore strategico. Non è per tutti, certo, ma per chi ne ha bisogno, è insostituibile.
Il futuro dei linguaggi di programmazione nell’analisi dei dati
Se c’è una cosa certa nel mondo della tecnologia, è che nulla è certo, tranne il cambiamento. E il futuro dei migliori linguaggi per data analysis non fa eccezione. Stiamo vivendo un’epoca di trasformazione accelerata, dove l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning stanno riscrivendo le regole del gioco. Ma cosa significa tutto questo per i nostri amati linguaggi?
Python, con la sua incredibile adozione e il supporto di giganti tecnologici, sembra destinato a mantenere la sua posizione di leader indiscusso. Le sue librerie continuano a evolversi a un ritmo vertiginoso, e la sua versatilità lo rende adatto a quasi ogni nuova tendenza, dal deep learning all’MLOps. Se volete un investimento a lungo termine, Python è una scommessa piuttosto sicura. In effetti, è spesso citato tra i linguaggi di programmazione più richiesti nel 2025.
R, pur mantenendo la sua nicchia d’eccellenza nel mondo accademico e della statistica, dovrà continuare a innovare per competere con la crescente potenza delle librerie statistiche di Python. Tuttavia, la sua comunità attiva e la sua dedizione alla statistica gli garantiranno sempre un posto di rilievo. Non è un linguaggio che scomparirà, ma potrebbe specializzarsi ulteriormente.
SQL, beh, SQL è immortale. Finché esisteranno i database relazionali (e non sembrano intenzionati a scomparire), SQL sarà il linguaggio fondamentale per interrogarli. Anzi, con la proliferazione di database NoSQL e di data lake, stanno emergendo dialetti SQL o linguaggi simili (come HiveQL o Spark SQL) che ne confermano l’importanza trasversale. Non è un linguaggio che evolve radicalmente, ma la sua importanza è costante.
E MATLAB? In un mondo sempre più open-source, MATLAB dovrà continuare a dimostrare il suo valore aggiunto attraverso le sue capacità uniche in ambiti specifici e le sue performance ottimizzate. La sua integrazione con hardware e sistemi di simulazione complessi gli garantirà una vita lunga e prospera in settori di nicchia. Potrebbe non diventare il linguaggio più diffuso per l’analisi dei dati “generalista”, ma per chi lavora in ambienti dove precisione ingegneristica e robustezza del calcolo sono cruciali, resterà una scelta privilegiata.
In sintesi, il futuro vedrà probabilmente una maggiore specializzazione dei linguaggi e una necessità ancora più forte per i professionisti dei dati di essere poliglotti. La capacità di passare da un linguaggio all’altro, scegliendo lo strumento più adatto per il compito specifico, sarà la vera chiave del successo.
Come restare aggiornati sui linguaggi per la data analysis: i consigli di Data Masters
Va bene, abbiamo parlato di Python, R, SQL, MATLAB e del loro futuro. Ma come si fa a non perdersi in questo mare di informazioni e a rimanere sempre sul pezzo? Il mondo dei dati è come un treno ad alta velocità: se non salite in corsa, rischiate di rimanere in stazione. Ecco qualche consiglio per non rimanere indietro.
Non c’è teoria che tenga senza la pratica. Scrivete codice, sperimentate, giocate con i dataset. Fate vostri i concetti non solo leggendoli, ma applicandoli. Partecipate a concorsi di data science (come quelli su Kaggle), create vostri progetti personali, o semplicemente cercate dati interessanti da analizzare. È come imparare a suonare uno strumento: le lezioni sono utili, ma la vera magia avviene quando si suona.
Il settore evolve così rapidamente che ciò che era all’avanguardia ieri potrebbe essere obsoleto domani. Investire in corsi di aggiornamento, webinar, o percorsi di specializzazione è fondamentale. Su Data Masters, ad esempio, offriamo corsi che vanno dalle basi di SQL fino a percorsi completi per diventare data analyst professionisti.
Entrate a far parte di gruppi di studio, forum online, meetup locali. Condividete le vostre esperienze, fate domande, aiutate gli altri. La comunità è una risorsa inestimabile per l’apprendimento e il networking. Spesso, le soluzioni ai problemi più complessi si trovano attraverso la discussione con altri appassionati.
Mantenete viva la fiamma della curiosità, leggete blog di settore, seguite esperti sui social media, esplorate nuove librerie e framework. Chiedetevi sempre “cosa succederebbe se…?” e provate a trovare le risposte. È questa fame di conoscenza che vi spingerà a esplorare nuovi orizzonti e a scoprire nuovi linguaggi analisi dati.
Infine, non abbiate paura di sbagliare. Ogni errore è un’opportunità per imparare. Il debugging, la risoluzione di problemi, è una parte integrante del processo di apprendimento. Anzi, a volte si impara di più da un errore che da cento successi. Quindi, prendete il vostro linguaggio preferito, sporcatevi le mani e iniziate a esplorare il meraviglioso e a volte caotico mondo dell’analisi dei dati. La vostra carriera ve ne sarà grata.
AUTORE:Simone Truglia Apri profilo LinkedIn
Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.
