I linguaggi di programmazione, proprio come le lingue parlate, hanno le loro strutture, formati e flussi unici.

Mentre le lingue parlate sono tipicamente determinate dalla geografia, l'uso dei linguaggi di programmazione è determinato più dalla preferenza del programmatore, dalla cultura IT e dagli obiettivi aziendali.

Quando si tratta di data science, ci sono quattro linguaggi di programmazione che sono preferiti in modo schiacciante. Abbiamo chiesto agli esperti di analisi dei dati di analizzare ciascuno di questi linguaggi e i loro ruoli nel decostruire i big data.

4 linguaggi di programmazione per i big data

Oggi ci sono molti, molti linguaggi di programmazione utilizzati per una varietà di scopi, ma i quattro più prominenti che vedrai quando si tratta di big data sono:

• Python
• R
• Java
• Scala

Alcuni di questi linguaggi sono migliori per compiti analitici su larga scala mentre altri eccellono nell'operazionalizzare i big data e l'internet delle cose. Iniziamo con Python per vedere dove si colloca.

Linguaggio di programmazione Python

Si stima che ci siano quasi 5 milioni di utenti di Python oggi, rendendolo uno dei linguaggi più comunemente usati. In effetti, anche la NASA utilizza Python per programmare le sue attrezzature spaziali.

La popolarità di Python è aumentata grazie alla sua curva di apprendimento relativamente bassa, e sempre più programmatori alle prime armi guardano a Python come loro primo linguaggio. Ma qual è il ruolo di Python quando si tratta di big data? Sentiamo cosa hanno da dire i nostri esperti:

John Munn, Managing Director di Global Digital Week

“Python è piuttosto semplice e facile da imparare, ma tende ad essere un po' indietro rispetto ai tempi. Le nuove funzionalità sono solitamente offerte prima a Java, con Python che non ottiene quelle funzionalità per alcuni aggiornamenti.”

Prafulla Chandra Prasad, Professionista IT con IBM & Proprietario di Cool Techno Spy

“Negli ultimi anni, Python ha acquisito valore grazie all'emergere dell'intelligenza artificiale, del machine learning e della data science. Python è il più compatibile con il machine learning e l'analisi dei dati, o qualsiasi attività che includa grafica statica, calcolo matematico, automazione, multimedia, database, elaborazione di testo-immagini.

I principali vantaggi di Python sono le sue enormi librerie che possono eseguire compiti multilivello. Questo Python si qualifica per l'analisi dei big data.”

Krzysztof Surowiecki, Managing Partner presso Hexe Data

“Se dovessi scegliere un linguaggio, metterei Python come una scelta molto buona per lavorare con i big data. Perché è così?”

• Python è universale. È un linguaggio che può essere utilizzato efficacemente per scaricare dati, inviare dati, pulire dati e presentarli sotto forma di un sito web (ad esempio utilizzando librerie come Bokeh e Django come base di un sito web).
• Python è ideale per l'espansione grazie al ricco ecosistema di librerie di alta qualità. Citiamo qui solo Numpy, Pandas, Matplotlib, bokeh, Tensorflow, Scikit-learn e Nltk. Ciascuna di queste librerie fornisce soluzioni pronte per lavorare con, ad esempio, grandi set di dati o visualizzazioni.
• Python è relativamente facile da imparare, grazie alla sintassi intuitiva (simile al linguaggio naturale) e all'alta attività dell'ambiente Python.
• Python è stabile e prevedibile nel contesto del ciclo di sviluppo. Ovviamente, Python non è l'unico linguaggio di programmazione per i big data, ma si dice che sia il linguaggio di programmazione preferito per la data science. Ha superato R negli ultimi anni, e nel 2018, il 66 percento degli scienziati dei dati ha detto di usarlo quotidianamente, rendendo Python lo strumento numero uno per gli analisti.

Brendan Martin, Fondatore & Editore di Learn Data Sci

“Il miglior linguaggio tuttofare per lavorare con i dati è Python. Python ha una massiccia comunità open source con migliaia di librerie che rendono facile e diretto lavorare con i dati su qualsiasi scala.

Ad esempio, la libreria Numpy consente a Python di raggiungere velocità simili a C quando si lavora con la matematica vettoriale e matriciale. Allo stesso modo, la libreria Pandas, che è costruita su Numpy, consente di vettorializzare operazioni che puliscono e trasformano enormi set di dati con facilità. L'ecosistema Python rende davvero semplice analizzare rapidamente i dati e prototipare soluzioni di machine learning.”

Linguaggio di programmazione R

R è un altro linguaggio open source come Python, tuttavia, la sua applicazione è molto più statistica e torna utile per la visualizzazione e la modellazione dei dati piuttosto che per l'analisi. Rivolgiamoci di nuovo agli esperti per sentire le loro opinioni su R.

John Munn

“R è potente, ma non può essere realmente utilizzato come linguaggio di uso generale. Anche se puoi fare grandi cose con R, probabilmente dovrai tradurlo in Python, Scala o Java prima di usarlo effettivamente.”

Prafulla Chandra Prasad

“Uno dei linguaggi di programmazione più versatili utilizzati dai data miner e dagli scienziati dei dati per analizzare i dati. Offre una forte programmazione orientata agli oggetti e semplifica i lavori nel linguaggio di calcolo. La tracciatura delle statistiche può essere facilmente individuata per produrre grafici e altri simboli matematici.”

Mentre R ha molte capacità, il linguaggio stesso è piuttosto avanzato e la curva di apprendimento è considerevolmente più ripida rispetto a Python. Tuttavia, il supporto della comunità e il numero puro di librerie disponibili per Python sono maggiori. Quindi, tutto si riduce alla preferenza del programmatore.

Linguaggio di programmazione Java

Uno dei primi linguaggi di programmazione, Java è ampiamente conosciuto per la sua versatilità e per unificare molte delle tecniche di data science. Inoltre, Hadoop HDFS – il framework open source per l'elaborazione e l'archiviazione delle applicazioni big data – è interamente scritto in Java. In aggiunta a ciò, Java è anche ampiamente utilizzato nella costruzione di varie applicazioni ETL come Apache Camel, Apatar e Apache Kafka che sono utilizzate per eseguire l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati in un ambiente big data.

I nostri esperti discutono perché Java è popolare per tutto ciò che riguarda i big data.

John Munn

“Java è probabilmente il miglior linguaggio da imparare per i big data per una serie di motivi; MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, Apache Beam e Scala (fanno tutti parte dell'ecosistema JVM (Java Virtual Machine).

Java è di gran lunga il linguaggio più testato e provato. Ha un enorme numero di usi e può funzionare su quasi ogni sistema – facilmente il linguaggio più versatile, quindi estremamente utile per i big data. Essendo portatile, investire in Java è a lungo termine vantaggioso per gli sviluppatori. Come ha detto Ron Pressler di Oracle, Java ha più di 20 anni. Probabilmente sarà grande e popolare tra altri 20 anni. Dobbiamo pensare 20 anni avanti.

Java ha un vasto supporto della comunità come Stack Overflow e GitHub, e mentre potrebbe non essere così snello come Scala o così potente per i dati come R, è ancora di gran lunga migliore di qualsiasi altro linguaggio.”

Alex Bekker, Head of Data Analytics presso ScienceSoft

“Credo che il linguaggio di programmazione fondamentale per i big data sia Java, poiché tutte le tecnologie core dei big data, come Apache Hadoop, Apache Hive, Apache HBase, Apache Cassandra e altre, sono scritte in questo linguaggio di programmazione. Altri linguaggi importanti sono Python e R. Python è una scelta perfetta per ETL e analisi dei dati, mentre R è il linguaggio della data science.”

Linguaggio di programmazione Scala

L'ultimo linguaggio in questa lista si chiama Scala, un linguaggio di programmazione open-source di alto livello parte dell'ecosistema Java Virtual Machine. Scala è fondamentalmente l'abbreviazione di “scalabilità”, che suggerisce la sua usabilità quando si tratta di big data. Consultiamo gli esperti nel nostro riepilogo per sentire le loro opinioni.

John Munn

“Scala è incredibilmente popolare nell'industria finanziaria e puoi fare molto con meno codice in Scala rispetto a Java, tuttavia, Scala può facilmente gonfiarsi quindi può essere lento rispetto a Java. Non è nemmeno così testato o versatile.”

Bruce Kuo, Data Scientist presso Codementor

“A parte SQL, Python e R, linguaggi come Java e Scala non sono ideali per l'analisi dei big data perché sono più simili a linguaggi di programmazione "puri" che mancano di zucchero sintattico. Rispetto a Python, ci sono anche meno librerie di analisi dei dati disponibili.”

Vale la pena notare che Apache Spark, un framework di calcolo a cluster per applicazioni big data, è interamente scritto in Scala. Puoi saperne di più su Spark leggendo alcune recensioni di utenti reali.

Scegliere il linguaggio giusto

Che si tratti di un linguaggio di sintassi alla moda come Python o di linguaggi più convenzionali come Java e R, scegliere il giusto linguaggio di programmazione per i big data dipende davvero da te e dalle preferenze della tua azienda.

Conosci i linguaggi, quindi come vengono usati? Leggi la nostra guida su big data analytics per ottenere una migliore comprensione di come vengono esaminati i grandi set di dati.