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Python è uno dei linguaggi di programmazione più richiesti al mondo, soprattutto nella data science. Il Developer Survey 2022 di StackOverflow ha classificato Python al quarto posto tra le tecnologie più popolari e al terzo tra quelle che gli sviluppatori vogliono imparare. Dopotutto, Python offre agli sviluppatori un'ampia gamma di strumenti, framework e librerie per svariate applicazioni nell'ambito della data science e oltre.
Poiché Python è uno degli strumenti più cruciali del settore, le aziende hanno bisogno di sviluppatori esperti in Python per portare al livello giusto le proprie analisi dei dati (e non solo). Possono farlo assumendo alla maniera tradizionale sviluppatori interni a tempo indeterminato oppure collaborando con provider di outsourcing per soddisfare le loro esigenze di sviluppo in Python.
Tuttavia, prima che le aziende intraprendano un percorso di assunzioni focalizzato su Python e prima che gli sviluppatori inizino a candidarsi per questi ruoli, entrambe le parti devono conoscere le competenze Python più importanti che gli sviluppatori in ambito data science devono assolutamente avere nel proprio arsenale.
Le 10 principali competenze di data science basate su Python
Essendo uno dei linguaggi di programmazione più popolari nella data science, Python è uno strumento estremamente utile con una varietà di applicazioni nel campo. Per avere successo, gli sviluppatori devono comprendere non solo Python come linguaggio, ma anche i suoi framework, strumenti e le altre competenze collegate alla disciplina. Molte certificazioni Python si concentrano proprio su queste competenze.
1. Fondamenti di Python
Il lavoro principale di un data scientist è usare i dati per estrarre insight azionabili che aiutino vari aspetti di un'azienda, di uno studio e così via. Questo processo richiede parecchie competenze di programmazione in Python per ogni fase. Di conseguenza, i data scientist devono avere una solida comprensione dei fondamenti della programmazione Python per scrivere il codice più efficiente per il loro lavoro e per capire le codebase di altri sviluppatori o compagni di squadra.
Alcuni dei fondamenti di programmazione in Python che i data scientist devono padroneggiare includono:
- Tipi di dato. Python offre molti tipi di dato integrati, tra cui float, integer e string. Gli sviluppatori devono conoscerne le differenze e quando usarli.
- Operatori. Python include simboli operativi speciali che aiutano a eseguire operazioni specifiche su uno o più operandi. Questi operatori includono addizione (+), sottrazione (-) e moltiplicazione (*).
- Variabili. In Python, le variabili consentono di memorizzare valori in un programma. Si creano anche variabili assegnando loro un valore con il segno di uguale (=).
- Liste. Le liste sono raccolte ordinate di elementi e sono utili per memorizzare dati che richiedono accesso in un ordine particolare. Oppure si usano per conservare più elementi dello stesso tipo di dato.
- Dizionari. Un dizionario in Python è una raccolta di coppie chiave-valore. È utile per memorizzare dati a cui accedere tramite una chiave univoca.
- Funzioni. Una funzione è un blocco di codice che esegue un compito specifico e può essere riutilizzato più volte all'interno di un programma. Definire e chiamare funzioni è una parte fondamentale dello sviluppo in Python.
- Strutture di controllo. Sono blocchi di codice che determinano l'esecuzione di altri blocchi. Esempi comuni includono le istruzioni if, i cicli for e while.
- Moduli e package. Un modulo è un file che contiene codice Python, mentre un package è una raccolta di moduli. Gli sviluppatori devono sapere come importare e usare moduli e package, soprattutto quando creano programmi Python più grandi e complessi.
2. Manipolazione e analisi dei dati
I data scientist dedicano molto tempo alla preparazione e alla manipolazione dei dati per garantire che siano pronti per l'analisi e la modellazione. È quindi essenziale saper lavorare con Python per pulire e preparare i dati, compresi diversi tipi e dimensioni.
Per un data scientist è cruciale saper usare Python per analizzare in modo efficiente dataset di tipi e dimensioni variabili. Inoltre, devono sapere come usare PySpark per la manipolazione di dataset di grandi dimensioni e impiegare librerie per diversi tipi di dato come immagini, testo e audio quando necessario.
3. Visualizzazione dei dati
La visualizzazione dei dati è una componente essenziale della data science che facilita l'esplorazione, la comprensione, l'identificazione di pattern e la comunicazione efficace dei risultati a pubblici diversi. I data scientist devono avere competenze pratiche e una solida comprensione degli strumenti di visualizzazione per usarli in modo efficace. Tra le numerose librerie e strumenti disponibili in Python per la visualizzazione, Matplotlib è ampiamente usata per creare visualizzazioni statiche, animate e interattive con un'interfaccia intuitiva per generare grafici statistici. Seaborn, costruita sopra Matplotlib, offre un'interfaccia più rifinita per creare grafici statistici. Gli sviluppatori hanno molte altre opzioni, tra cui Plotly, Bokeh, Altair e Vega.
4. Archiviazione e recupero dei dati
Competenze efficienti di archiviazione e recupero dei dati sono essenziali per i data scientist che lavorano con grandi quantità di dati. Devono conoscere i vari approcci per archiviare e recuperare i dati, a seconda della natura dei dati e delle loro esigenze.
In Python esistono diversi modi per archiviare e recuperare i dati. Gli approcci comuni includono flat file, file CSV, file JSON, database relazionali, database NoSQL e servizi di archiviazione cloud. I database relazionali sono sistemi potenti che archiviano dati strutturati e possono essere interrogati usando SQL. Servizi di cloud storage come Amazon S3, Google Cloud Storage e Microsoft Azure Storage offrono opzioni scalabili per archiviare grandi quantità di dati nel cloud. Python fornisce librerie come boto3 e google-cloud-storage per accedere a questi servizi.
5. pandas
Il pacchetto pandas è uno strumento fondamentale per data scientist e analisti che lavorano in Python. È una libreria open source che consente di gestire dati tabellari esplorandoli, pulendoli e processandoli. Pandas utilizza strutture dati veloci, flessibili ed espressive progettate per rendere il lavoro con dati relazionali o etichettati semplice e intuitivo. pandas è una delle librerie essenziali in qualsiasi workflow di data science, consentendo data processing, wrangling e munging.
6. NumPy
NumPy è una libreria Python che consente di gestire array di grandi dimensioni tramite funzioni matematiche. Offre vari metodi per la manipolazione di array, metriche e algebra lineare. NumPy sta per Numerical Python e permette la vettorizzazione delle operazioni matematiche sugli array NumPy, migliorando le prestazioni e velocizzando l'esecuzione. La libreria rende semplice lavorare con grandi array e matrici multidimensionali, consentendo un'analisi e una manipolazione dei dati efficienti.
7. Intelligenza artificiale e machine learning
Qualunque data scientist necessita di una buona padronanza di intelligenza artificiale e machine learning. Gli algoritmi di machine learning mirano a creare sistemi in grado di imparare automaticamente dai pattern nei dati. La padronanza di Python è assolutamente vitale per lavorare in modo efficace con gli algoritmi di machine learning, dato che è il linguaggio di riferimento per la data science. Dai un'occhiata alla guida su come imparare l'AI per maggiori dettagli.
8. Deep learning
Il deep learning è una componente cruciale della data science che prevede l'uso di reti neurali artificiali per estrarre caratteristiche di livello superiore dai dati attraverso molteplici livelli di elaborazione. Python svolge un ruolo fondamentale in questo ambito, poiché offre una vasta gamma di librerie e strumenti potenti, come TensorFlow e PyTorch, che consentono di costruire e addestrare modelli di deep learning in modo efficace.
9. Framework web
Gli sviluppatori che vogliono creare e distribuire con successo app web sfruttando le loro competenze in Python devono avere una solida conoscenza dei framework web. I framework più popolari usati dagli sviluppatori Python sono Flask e Django. Django è un framework web di alto livello che privilegia un design pulito, rapido e pragmatico e offre molte librerie per aiutare nella creazione di app web di qualità senza dover costruire tutto da zero. Flask è l'opposto di Django, in quanto è un micro-framework che non si basa su strumenti o librerie particolari. Non include un layer di estrazione del database, la validazione dei form o altre funzioni comuni fornite da librerie di terze parti. Tuttavia, è considerato un motore di template con propri moduli e librerie. Questo permette agli sviluppatori di creare app web senza dover scrivere codice di basso livello. Entrambi i framework sono altamente versatili e consentono di creare app web utili con Python. Sfruttando gli strumenti e le librerie all'interno di questi framework, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla scrittura di codice di alta qualità senza impantanarsi nei dettagli di livello inferiore.
10. Tecnologie front-end
Per sviluppare con successo app web a supporto dei progetti di data science, gli sviluppatori Python devono avere una solida comprensione delle tecnologie front-end. Questo richiede tre linguaggi principali per il front-end: CSS, JavaScript e HTML. Python può generare tutti e tre i linguaggi di markup tramite compiler, parser e transpiler. Gli sviluppatori Python devono affinare le proprie competenze in queste tecnologie front-end per sfruttare appieno le loro conoscenze di Python. HTML aiuta a costruire la struttura di base di una pagina web, CSS aiuta a definire lo stile dei layout e dei contenuti, e JavaScript aggiunge interattività e comportamento dinamico alle pagine. Sviluppando competenze in tutti e tre, gli sviluppatori Python garantiscono che le loro app e i loro progetti di data science non siano solo funzionali, ma anche esteticamente curati.
Considerazioni finali
La data science è un ambito tecnologico in continua crescita. Man mano che questa specializzazione diventa sempre più popolare, la domanda di sviluppatori Python continuerà ad aumentare a livello globale. Poiché l'attuale processo di recruiting tech è impegnativo, anche a causa dell'attuale carenza di talenti a livello mondiale, il valore dei provider di outsourcing per servizi di sviluppo in Python è destinato a crescere.
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