Le 12 migliori lingue di programmazione per data scientist nel 2026

Se stai pensando di iniziare una carriera nella data science, prima inizi a programmare, meglio è. Imparare a programmare è un passaggio fondamentale per ogni aspirante data scientist. Tuttavia, iniziare può essere scoraggiante, soprattutto se non hai esperienza di coding precedente.

Per scegliere il linguaggio di programmazione giusto, dobbiamo prima guardare a cosa fanno i data scientist nel loro lavoro quotidiano. Un data scientist è un esperto tecnico che utilizza tecniche matematiche e statistiche per manipolare, analizzare ed estrarre informazioni dai dati. Esistono molti ambiti all’interno della data science, dal machine learning e deep learning all’analisi di rete, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi geospaziale. Per svolgere i loro compiti, i data scientist si affidano alla potenza dei computer. La programmazione è la tecnica che consente ai data scientist di interagire con i computer e inviare loro istruzioni.

Esistono centinaia di linguaggi di programmazione, creati per scopi diversi. Alcuni sono più adatti per la data science, offrendo alta produttività e prestazioni per elaborare grandi quantità di dati. Tuttavia, anche questo gruppo comprende un buon numero di linguaggi.

In questo articolo esaminiamo alcuni dei principali linguaggi di programmazione per la data science nel 2026 e presentiamo i punti di forza e le capacità di ciascuno.

• Python
• R
• SQL
• Java
• Julia
• Scala
• C/C++
• JavaScript
• Swift
• Go
• MATLAB
• SAS

Tutti i dati sono stati aggiornati per riflettere le tendenze più recenti per il 2026 e oltre.

12 migliori linguaggi di programmazione per la data science nel 2026

1. Python

Al primo posto in diversi indici di popolarità dei linguaggi di programmazione, tra cui l’indice TIOBE e l’indice PYPL, la popolarità di Python è esplosa negli ultimi anni e rimane il linguaggio di programmazione più diffuso. Python è un linguaggio open source, di uso generale, con ampia applicabilità non solo nell’industria della data science, ma anche in altri ambiti, come lo sviluppo web e dei videogiochi.

Qualsiasi attività di data science ti venga in mente si può fare con Python. Questo grazie soprattutto al suo ricco ecosistema di librerie. Con migliaia di pacchetti potenti supportati da un’enorme comunità di utenti, Python può eseguire ogni tipo di operazione, dal preprocessing, alla visualizzazione e all’analisi statistica dei dati, fino al deployment di modelli di machine learning e deep learning. Ecco alcune delle librerie più utilizzate per data science e machine learning:

• NumPy: è un popolare pacchetto che offre un’ampia raccolta di funzioni matematiche avanzate. Molti pacchetti si basano su oggetti Numpy, come i famosi array NumPy.
• pandas: è una libreria chiave nella data science, utilizzata per eseguire ogni tipo di manipolazione di database, anche chiamati DataFrame.
• Matplotlib: la libreria standard di Python per la visualizzazione dei dati.
• scikit-learn: costruita sopra NumPy e SciPy, è diventata la libreria Python più popolare per sviluppare algoritmi di machine learning.
• TensorFlow: sviluppata da Google, è un potente framework computazionale per sviluppare algoritmi di machine learning e deep learning.
• Keras: una libreria open source progettata per addestrare reti neurali ad alte prestazioni.
• Polars: una nuova libreria per DataFrame che offre prestazioni più veloci di pandas.
• PyCaret: una libreria open source e low-code per il machine learning che automatizza i workflow ML end-to-end.
• Hugging Face: ampiamente adottata per la sua libreria di transformer, che abilita applicazioni NLP all’avanguardia.

Grazie alla sua sintassi semplice e leggibile, Python è spesso considerato uno dei linguaggi di programmazione più facili da imparare e utilizzare per i principianti. Se sei nuovo nella data science e non sai quale linguaggio imparare per primo, Python è una delle opzioni migliori.

Se vuoi diventare esperto in Python, DataCamp è qui per aiutarti. Dai un’occhiata ai corsi di Python nel nostro catalogo e inizia la tua formazione per diventare un data scientist di successo.

2. R

Anche se negli ultimi anni non è stato di tendenza quanto Python, secondo gli indici di popolarità R è un’ottima opzione per gli aspiranti data scientist. Spesso descritto nei forum di data science come il principale concorrente di Python, imparare uno di questi due linguaggi è un passaggio cruciale per entrare nel settore.

R è un linguaggio open source, specifico di dominio, progettato esplicitamente per la data science. Molto popolare nella finanza e nel mondo accademico, R è perfetto per la manipolazione, l’elaborazione e la visualizzazione dei dati, oltre che per il calcolo statistico e il machine learning.

Come Python, R ha una grande comunità di utenti e un’ampia raccolta di librerie specializzate per l’analisi dei dati. Alcune delle più note appartengono alla famiglia Tidyverse, una raccolta di pacchetti per la data science. Include dplyr per la manipolazione dei dati e il potente ggplot2, la libreria standard per la visualizzazione in R. Per i compiti di machine learning, librerie come caret ti semplificheranno molto la vita nello sviluppo degli algoritmi.

Che tu sia alle prime armi con la data science o voglia aggiungere nuovi linguaggi al tuo arsenale, imparare R è una scelta perfetta. Dai un’occhiata al nostro ricco catalogo di corsi R per iniziare a affinare le tue competenze.

3. SQL

Gran parte dei dati del mondo è archiviata in database. SQL (Structured Query Language) è un linguaggio specifico di dominio che consente ai programmatori di comunicare con i database, modificarli ed estrarne i dati. Avere conoscenze operative di database e SQL è indispensabile se vuoi diventare un data scientist.

Conoscere SQL ti permetterà di lavorare con diversi database relazionali, inclusi sistemi popolari come SQLite, MySQL e PostgreSQL. Nonostante le piccole differenze tra questi database relazionali, la sintassi delle query di base è abbastanza simile, il che rende SQL un linguaggio molto versatile.

Che tu scelga Python o R per iniziare il tuo percorso nella data science, dovresti anche considerare di imparare SQL. Grazie alla sua sintassi dichiarativa e semplice, SQL è molto facile da imparare rispetto ad altri linguaggi e ti aiuterà molto lungo la strada.

Vuoi iniziare con SQL? Dai un’occhiata ai diversi corsi SQL e ai percorsi di competenze offerti da DataCamp e preparati a diventare un maestro delle query. Puoi persino ottenere una certificazione SQL associate tramite DataCamp.

4. Java

Classificato al n. 2 nell’indice PYPL e al n. 4 nel TIOBE, Java è uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo, anche se la sua popolarità è diminuita nell’ultimo decennio, mentre l’interesse per linguaggi come Python è schizzato alle stelle. Java è un linguaggio open source, orientato agli oggetti, noto per le sue prestazioni ed efficienza di prim’ordine. Infinite tecnologie, applicazioni software e siti web si basano sull’ecosistema Java.

Sebbene Java sia una scelta privilegiata per sviluppare siti web o creare applicazioni da zero, negli ultimi anni ha assunto un ruolo di primo piano nell’industria della data science. Questo principalmente grazie alle Java Virtual Machine, che forniscono un framework solido ed efficiente per popolari strumenti di big data, come Hadoop, Spark e Scala.

Grazie alle alte prestazioni, Java è un linguaggio adatto per sviluppare job ETL ed eseguire attività sui dati che richiedono grande capacità di archiviazione e requisiti di elaborazione complessi, come gli algoritmi di machine learning.

5. Julia

Julia può essere considerata una stella nascente della data science. Pur essendo uno dei linguaggi più giovani in questa lista (è stata rilasciata nel 2011), Julia ha già impressionato il mondo del calcolo numerico. Talvolta definita l’erede di Python, Julia è uno strumento molto efficace rispetto ad altri linguaggi usati per l’analisi dei dati. Puoi iniziare con il nostro percorso di competenze Julia Fundamentals per saperne di più. 

Sebbene abbia guadagnato notorietà grazie all’adozione iniziale da parte di diverse grandi organizzazioni, inclusi molti attori del settore finanziario, Julia non è diffusa quanto linguaggi come Python e R. Ha una comunità più piccola e non dispone di tante librerie quanto i suoi principali concorrenti. Nonostante ciò, Julia è un linguaggio promettente per la data science grazie alla velocità, alla sintassi chiara e alla versatilità, e ci sono molti casi d’uso in cui eccelle.

6. Scala

Anche se non è molto comune vedere Scala nelle classifiche top dei linguaggi di programmazione (attualmente è al n. 21 nell’indice PYPL e al n. 33 nel TIOBE), parlare di questo linguaggio è obbligatorio nel contesto della data science.

Di recente, Scala è diventata uno dei migliori linguaggi per machine learning e big data. Rilasciata nel 2004, Scala è un linguaggio multiparadigma progettato esplicitamente per essere un’alternativa più chiara e meno verbosa a Java.

Scala gira anche sulla Java Virtual Machine, consentendo l’interoperabilità con Java e rendendola un linguaggio perfetto per progetti distribuiti di big data. Ad esempio, il framework di calcolo cluster Apache Spark è scritto in Scala.

7. #C/C++

         

Considerati due dei linguaggi più ottimizzati, avere familiarità con C e con il suo stretto parente C++ può essere molto utile quando si affrontano compiti di data science computazionalmente intensivi.

Fonte: indice TIOBE

C e C++ sono relativamente più veloci di altri linguaggi di programmazione, rendendoli candidati ideali per sviluppare applicazioni di big data e machine learning. Non è un caso che alcuni componenti core di popolari librerie di machine learning, tra cui PyTorch e TensorFlow, siano scritti in C++.

A causa della loro natura di basso livello, C e C++ sono tra i linguaggi più complicati da imparare. Pertanto, sebbene possano non essere le prime scelte quando ci si addentra nel mondo della data science, una volta acquisita una solida comprensione dei fondamenti della programmazione, padroneggiarli è una mossa intelligente che può fare una grande differenza nel tuo curriculum.

8. JavaScript

JavaScript è al n. 3 nell’indice PYPL e al n. 6 nel TIOBE, il che lo rende uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo. JavaScript è un linguaggio multiparadigma e versatile, ampiamente noto per la sua capacità di creare pagine web ricche e interattive.

Sebbene la maggior parte degli utenti di JavaScript lavori nel settore dello sviluppo web, negli ultimi anni il linguaggio ha guadagnato notorietà nell’industria della data science. Oggi JavaScript supporta librerie popolari per machine learning e deep learning, come TensorFlow e Keras, oltre a strumenti di visualizzazione incredibilmente potenti, come D3.

Grazie al supporto di librerie popolari per il machine learning e alla sua ampia diffusione tra gli sviluppatori web, è un’opzione di ingresso naturale per tutti i programmatori front-end e back-end che vogliono entrare nella data science.

9. Swift

Uno degli svantaggi di Python e R è che nessuno dei due è stato creato pensando ai dispositivi mobili. Nei prossimi anni possiamo aspettarci un’ulteriore avanzata del mobile, dei wearable e dell’IoT (Internet of Things). Swift è stato sviluppato da Apple per rendere più semplice creare app e, con ciò, far crescere il suo ecosistema di app e aumentare la fidelizzazione dei clienti. Poco dopo il rilascio nel 2014, Apple e Google hanno iniziato a collaborare per renderlo uno strumento chiave nell’interazione tra mobile e machine learning.

Classificato al n. 9 nell’indice PYPL e al n. 17 nel TIOBE, Swift è ora compatibile con TensorFlow ed è interoperabile con Python. Un ulteriore vantaggio di Swift è che non è più limitato all’ecosistema iOS ed è diventato open source per funzionare su Linux.

Per questi motivi, se sei uno sviluppatore mobile e ti incuriosisce la data science, Swift è ciò che stai cercando.

10. Go

Go (o GoLang) è un linguaggio in crescente popolarità, soprattutto per progetti di machine learning. È salito nelle classifiche di popolarità sia nell’indice PYPL (al n. 12) sia nel TIOBE (al n. 7).

Google lo ha introdotto nel 2009 con sintassi e strutture simili a C. Secondo molti sviluppatori, Go è la versione del XXI secolo di C. Più di un decennio dopo il lancio, Go sta diventando estremamente popolare grazie al linguaggio flessibile e facile da comprendere. Nel contesto della data science, Go può essere un buon alleato per i compiti di machine learning. Nonostante le prospettive, la comunità di Go per la data science è ancora relativamente piccola.

11. MATLAB

MATLAB è un linguaggio progettato principalmente per il calcolo numerico. Attualmente è al n. 14 nell’indice PYPL e al n. 12 nel TIOBE.

Adottato ampiamente nel mondo accademico e nella ricerca scientifica sin dal suo lancio nel 1984, MATLAB offre potenti strumenti per eseguire operazioni matematiche e statistiche avanzate, rendendolo un’ottima scelta per la data science. Tuttavia, MATLAB ha un importante svantaggio: è proprietario. A seconda del caso (uso accademico, personale o aziendale), potresti dover pagare una somma consistente per ottenere una licenza, rendendolo meno attraente rispetto ad altri linguaggi di programmazione gratuiti.

12. SAS

SAS (Statistical Analytical System) è un ambiente software progettato per la business intelligence e il calcolo numerico avanzato. SAS esiste da molto tempo ed è ampiamente adottato dalle grandi aziende in molti settori, creando un grande mercato per gli sviluppatori SAS.

Tuttavia, SAS sta perdendo costantemente popolarità rispetto ad altri linguaggi di programmazione per la data science come Python e R. Questo principalmente perché, come accade con MATLAB, per usare SAS è necessaria una licenza. Ciò crea una barriera all’ingresso per nuovi utenti e aziende, che tenderanno a preferire linguaggi gratuiti e open source.

Conclusione

Speriamo che questo post ti aiuti a orientarti nel ricco e variegato panorama dei linguaggi di programmazione per la data science. Non esiste un unico linguaggio migliore in assoluto per risolvere tutti i problemi e le situazioni che possono emergere durante il tuo lavoro da data scientist. La scelta di un linguaggio preferito è soggettiva e spesso dipende dal percorso di apprendimento del data scientist o dallo stack tecnologico in uso sul lavoro. Ad esempio, il data evangelist di DataCamp, Richie Cotton, ritiene: 

"La data science ruota sempre più attorno a Python e SQL per la programmazione, anche se R è ancora popolare e Julia è in ascesa. Mi aspetto che questa tendenza continui nel 2023 e oltre, ma tieni d’occhio gli strumenti di business intelligence low-code come Power BI e Tableau."

Se sei alle prime armi nella data science, Python o R sono un buon punto di partenza. Puoi iscriverti al nostro corso introduttivo a Python gratuito e al corso introduttivo a R per vedere quale ti piace di più. Da lì, la chiave del successo è pazienza ed esercizio. Per fare pratica concreta di programmazione, DataLab è un ambiente online per scrivere codice, mettere in pratica le tue abilità, collaborare con altri e creare il tuo portfolio di data science.

Quando ti sentirai sicuro con il linguaggio scelto, potrai fare un salto di livello con una solida formazione in SQL. Fortunatamente, DataCamp offre una gamma di corsi SQL.

Da lì, il cielo è il limite. Conoscere più linguaggi di programmazione è un vantaggio, e passare da un linguaggio all’altro in base alle esigenze della tua organizzazione ti aiuterà a diventare un data scientist versatile e a sviluppare una carriera più di successo.

Per saperne di più:

• Che cos’è l’analisi dei dati?
• Che cos’è il machine learning?
• Come imparare l’AI
• Python vs R