I 5 migliori strumenti di AI per la data science nel 2026

I migliori strumenti di AI per la data science

Orientarsi nel vasto panorama di strumenti di AI che hanno pervaso il dominio della data science può essere scoraggiante. Con le loro capacità e applicazioni uniche, questi strumenti hanno trasformato le pratiche tradizionali, introducendo automazione, precisione e una maggiore capacità predittiva nella pipeline di analisi dei dati.

L’AI sostituirà i programmatori? Come esploriamo in un articolo dedicato, è improbabile. Tuttavia, potrebbe significare un cambiamento nelle modalità di lavoro, in cui tali strumenti diventano parte di flussi di lavoro ottimizzati. 

Ecco alcuni dei migliori strumenti di AI disponibili oggi: 

1. ChatGPT

Sviluppato da OpenAI e Microsoft e rilasciato pubblicamente per la prima volta alla fine del 2022, ChatGPT ha sorpreso il mondo con la sua capacità unica di generare testo simile a quello umano di ogni tipo: codice, poesie, saggi a livello universitario, riassunti di documenti e battute. L’elenco delle possibilità offerte da ChatGPT è infinito, motivo per cui è ora la web app in più rapida crescita di sempre, arrivata a 100 milioni di utenti in soli due mesi. 

GPT-4, la versione più recente, più sicura e più potente di ChatGPT, ha già raggiunto traguardi incredibili, dimostrando prestazioni a livello umano in vari benchmark professionali e accademici. Inoltre, consente agli sviluppatori di creare applicazioni e servizi tramite le API di GPT-4 e un abbonamento chiamato ChatGPT Plus.

Nell’ambito della data science, le possibilità di ChatGPT sono infinite: dalla pianificazione dei progetti, all’analisi e alla pre-elaborazione dei dati, fino alla selezione dei modelli, al tuning degli iperparametri e allo sviluppo di applicazioni web. ChatGPT può aiutare i professionisti dei dati a ridurre i tempi di coding, permettendo loro di concentrarsi su problemi più complessi e creativi. 

Se vuoi saperne di più sul potenziale di ChatGPT, abbiamo preparato un tutorial su come usare ChatGPT per progetti di data science. Inoltre, se vuoi metterci le mani, ti consigliamo vivamente il corso Introduzione a ChatGPT e il nostro completo cheat sheet di prompt per la data science con ChatGPT, con oltre 60 esempi d’uso reale.

2. Google Gemini

Dopo l’uscita di ChatGPT, molti hanno iniziato a chiedersi come si sarebbe mossa Google per affrontare la presunta minaccia esistenziale di Microsoft. Microsoft ha già integrato ChatGPT in Bing, il suo motore di ricerca.

La mossa di Google non si è fatta attendere. Nel febbraio 2023 ha annunciato il rilascio di un nuovo strumento di generative AI chiamato Bard AI, basato sul modello linguistico di Google LaMDA. Bard nasceva per competere con ChatGPT, ma all’inizio le differenze tra i due strumenti erano evidenti.

Nel 2026, Bard è stato rinominato in Gemini e ha ricevuto aggiornamenti significativi, migliorando le sue capacità nella generazione di codice, nell’integrazione con i servizi Google e nell’accesso ai dati in tempo reale. Se inizialmente Bard era indietro rispetto a ChatGPT, Gemini ha rapidamente colmato il divario, diventando una valida alternativa per i compiti di data science. La capacità di Bard di recuperare dati in tempo reale dal web è particolarmente utile per analisi sensibili al tempo.

3. Hugging Face

Una delle aree più vivaci della data science è il deep learning. Strumenti di AI come ChatGPT e Bard sono alimentati da modelli complessi chiamati reti neurali artificiali, più precisamente da un’architettura neurale di nuova generazione chiamata transformer. 

Addestrare i transformer è un compito impegnativo, che implica reperire e archiviare la giusta quantità di dati e trovare le risorse computazionali necessarie per addestrare e far funzionare il modello. È costoso e richiede tempo, e quindi inaccessibile ai più. Qui entra in gioco Hugging Face. 

Hugging Face è una community e piattaforma di AI che mira a democratizzare l’AI offrendo ai professionisti dei dati l’accesso a oltre 170.000 modelli pre-addestrati basati su architetture transformer all’avanguardia. Inoltre, Hugging Face mette a disposizione quasi 30.000 dataset e API stratificate (chiamate anche pipeline), che permettono ai professionisti di interagire con i modelli ed effettuare inferenza usando librerie di AI di livello mondiale, come PyTorch e TensorFlow. Il tutto senza doversi preoccupare di storage o costi di training.

I modelli pre-addestrati di Hugging Face sono ampiamente utilizzati per attività come sentiment analysis, named entity recognition e classificazione del testo. Inoltre, Hugging Face offre AutoTrain, che consente di automatizzare il processo di addestramento dei modelli su dataset personalizzati senza richiedere una profonda competenza tecnica, risparmiando tempo e risorse.

Se sei curioso di saperne di più su transformer e Hugging Face, ti consigliamo vivamente il tutorial Introduzione all’uso dei Transformer e Hugging Face.

4. GitHub Copilot

Una delle caratteristiche più interessanti dei modelli di AI di nuova generazione è la possibilità di affinarli su dati specifici e costruirci sopra applicazioni tramite API. Un ottimo esempio, con implicazioni difficili da prevedere per la data science e per l’IT in generale, è GitHub Copilot. 

GitHub Copilot è un assistente alla programmazione che fornisce suggerimenti di completamento automatico. Costruito sul modello Codex di OpenAI, gli sviluppatori possono usare Copilot sia mentre scrivono codice, sia tramite semplici prompt in linguaggio naturale che indicano a Copilot cosa deve fare il codice. 

Capace di affrontare una miriade di attività di coding e competente in una dozzina di linguaggi popolari, come Python, Go e JavaScript, GitHub Copilot apre la strada a un nuovo modo più democratico di programmare, in cui, paradossalmente, saper codare non è più un prerequisito obbligatorio. 

Di contro, e come possibile freno a una diffusione di massa, al momento non esiste una versione gratuita di GitHub Copilot.  

Anche se GitHub Copilot è uno strumento potente, alternative come Tabnine e Codeium stanno facendo parlare di sé nell’ambito del coding assistito dall’AI. Questi strumenti supportano l’autocomplete e la generazione di codice in più linguaggi, offrendo agli sviluppatori più opzioni in base alle esigenze specifiche o ai vincoli di budget.

5. DataLab AI Assistant

DataCamp ha introdotto di recente un AI Assistant nel suo popolare notebook di data science, DataLab. Progettato con la democratizzazione dei dati in mente, DataLab ha inizialmente guadagnato trazione tra chi costruiva portfolio per una carriera nella data science. Con l’evoluzione, è diventato uno strumento prezioso per la collaborazione nei team e l’apprendimento organizzativo in vari settori.

Con il nuovo AI Assistant, DataLab punta a rendere la data science ancora più accessibile e produttiva per i suoi utenti. Le funzionalità chiave dell’AI Assistant includono il pulsante "Fix Error", che non solo corregge gli errori di codice ma li spiega anche, permettendo agli utenti di imparare ed evitare di ripeterli. La funzione “Generate Code” consente di generare codice a partire da richieste in linguaggio naturale e di rispondere a domande chiave su un dataset. Inoltre, l’AI Assistant fornisce suggerimenti intelligenti basati sul codice esistente e sul contesto, rendendo la scrittura del codice più smart ed efficiente.

Disponibile sia nei piani DataLab gratuiti sia in quelli a pagamento, l’AI Assistant promette un’integrazione più fluida nello stack strumenti dei data scientist moderni, mettendo chiunque lavori con i dati in condizione di prendere decisioni informate. Puoi provarlo qui!  

Conclusione

Speriamo che questo articolo ti sia piaciuto. È un momento entusiasmante per chi lavora con i dati. Il settore è sull’orlo di una trasformazione con l’adozione massiccia di strumenti di generative AI. È ancora troppo presto per sapere come sarà la data science nei prossimi anni. L’unica certezza è che conviene restare sintonizzati e aggiornati. 

Man mano che gli strumenti di AI evolvono, il panorama della data science vedrà tendenze ancora più dirompenti, tra cui progressi nell’autoML e in LLMOps. Queste tendenze promettono di automatizzare non solo la pre-elaborazione dei dati e la selezione dei modelli, ma anche la gestione e il fine-tuning dei large language model, riducendo ulteriormente l’onere tecnico per i data scientist.

Noi di DataCamp stiamo lavorando sodo per fornire informazioni e materiali utili per orientarsi in questi tempi senza precedenti. Dai un’occhiata alle risorse seguenti e preparati al futuro:

• Inizia con ChatGPT nel nostro corso Introduzione a ChatGPT.
• Scarica questo pratico cheat sheet di prompt per la data science con ChatGPT.
• Ascolta questo episodio del podcast su Come ChatGPT e GPT-3 stanno potenziando i flussi di lavoro per capire come ChatGPT può giovare al tuo business.
• Tutorial sulla Whisper API 
• Inizia a studiare AI con DataCamp