I 6 migliori IDE Python per la data science nel 2026

1. DataLab

DataLab è il notebook cloud di DataCamp che permette a chiunque di analizzare dati, collaborare e condividere insight con il proprio team. DataLab può essere usato sia per imparare la data science sia per svolgere vero lavoro di data science come piattaforma notebook autonoma. Offre dataset pronti all’uso che ti consentono di iniziare rapidamente a esercitarti e ad analizzare dati reali. 

DataLab offre anche template per aiutarti ad avviare più velocemente progetti specifici e funzionalità di collaborazione che rendono semplice modificare e commentare i progetti. Usando DataLab, puoi connetterti al data warehouse della tua organizzazione e condividere notebook con il tuo team dati proprio come faresti su Google Docs. DataLab supporta Python, R e SQL.

IDE DataLab di DataCamp. Immagine dell’autore.

Pro

• Supporto per Python, R e SQL.
• Ha un piano gratuito e opzioni premium.
• Dataset e template integrati per iniziare a programmare velocemente.
• Carica i tuoi dati e connettiti al data warehouse della tua azienda.
• Ottimi strumenti per collaborare e condividere codice.
• Nessuna installazione necessaria.

Contro

• Non supporta così tante lingue come altri IDE.
• Richiede una connessione a Internet per programmare e accedere ai file. 

2. JupyterLab Notebook & Jupyter Notebook

IDE Jupyter Lab Notebook. Immagine dell’autore.

JupyterLab e Jupyter Notebook sono due dei software notebook gratuiti più popolari per la data science. Entrambi sono strumenti basati sul web. Jupyter Notebook è l’applicazione notebook web originale ed è molto adatta ai principianti grazie a un’interfaccia semplice e incentrata sul documento. 

JupyterLab è l’evoluzione di questo software. Fornisce un ambiente di sviluppo interattivo e modulare, rendendo facile impostare un flusso di lavoro personalizzato. Puoi usare JupyterLab per workflow di data science, calcolo scientifico, giornalismo computazionale e machine learning.   

Jupyter supporta oltre 40 linguaggi di programmazione, tra cui Python e R, e altri linguaggi per i dati come Julia e Scala. È anche molto facile da installare con un semplice comando pip, e puoi provarlo nel browser prima di installarlo. 

Pro

• Supporta oltre 40 linguaggi di programmazione.
• Offre molte funzionalità per personalizzare il tuo flusso di lavoro.

Contro

• Richiede il download del software.

3. Spyder

IDE Spyder. Immagine dell’autore.

Spyder è un ambiente gratuito e open-source sviluppato per programmare in Python. Lo strumento include funzionalità avanzate di editing, debug e profiling che rendono la scrittura di codice Python molto più semplice ed efficiente. 

Per esempio, l’editor offre completamento automatico, evidenziazione della sintassi, suddivisione orizzontale e verticale e altri strumenti per l’efficienza del codice. Tutto questo rende l’esperienza di programmazione e debug più semplice e personalizzabile. Lo strumento include anche funzionalità avanzate come l’esploratore di variabili, che ti permette di vedere le variabili create con il tuo codice, e un comodo esploratore dei grafici per visualizzare e salvare i grafici generati dal codice.  

Spyder offre anche altri plugin per estendere le funzionalità del software, inclusi un notebook, un terminale e strumenti di testing.  

Pro

• Molte funzionalità avanzate e ampia personalizzazione dell’interfaccia. 
• Completamente gratuito e open-source.
• Plugin aggiuntivi per espandere le funzionalità dello strumento.

Contro

• Supporta solo la programmazione in Python.
• Un po’ avanzato per chi è alle prime armi.

4. Visual Studio

IDE Visual Studio. Immagine dell’autore.

Visual Studio è un IDE sviluppato da Microsoft pensato per rendere semplice programmazione, debug e collaborazione. Visual Studio è un IDE più avanzato che offre funzionalità aggiuntive per chi programma, come compilatori, strumenti di completamento del codice, strumenti di progettazione grafica e altre utili funzioni per lo sviluppo. Tutto ciò rende più rapido e facile il processo di scrittura e debug del codice. 

Visual Studio fornisce anche suggerimenti quando scrivi determinate porzioni di codice, come la definizione di una funzione, il che lo rende un ottimo strumento per chi sta imparando. Questo IDE funziona su Windows, Mac e Linux e supporta la maggior parte dei linguaggi di programmazione.

Pro

• Numerose funzionalità avanzate per scrivere codice in modo efficiente.
• Fornisce suggerimenti utili per chi ha meno esperienza. 
• Supporta molte funzionalità di collaborazione.

Contro

• Supporta solo la programmazione in Python.
• Richiede l’installazione del software.

5. Google Colab

IDE Google Colab. Immagine dell’autore.

Google Colaboratory è l’ambiente notebook basato sul cloud di Google. Colab è integrato con la suite di prodotti Google ed è facile iniziare se hai un account Google. Puoi importare dati nei notebook Colab dal tuo account Google Drive e da altre fonti come Github. 

Colab è anche molto popolare nella comunità del machine learning e ti permette di sfruttare l’hardware cloud di Google, inclusi GPU e TPU, per eseguire codice di machine learning indipendentemente dalla potenza del tuo computer. Puoi anche condividere i notebook Colab con altri, in modo simile a un file Google Docs, rendendo semplice condividere il tuo lavoro. Supporta inoltre oltre 40 linguaggi di programmazione, tra cui Python, R e Scala.

Pro

• Supporta oltre 40 linguaggi di programmazione.
• Gratuito e facile da configurare con un account Google.
• Ti dà accesso gratuito all’hardware di Google, così non devi contare sull’hardware del tuo computer per progetti ad alta intensità computazionale.
• Facile condividere il codice e collaborare.
• Disponibile online senza installazione.

Contro

• Perdere la connessione a Internet o lasciare una sessione attiva troppo a lungo può farti perdere i progressi e costringerti a rieseguire il notebook (cosa che può richiedere tempo per i notebook di training di modelli ML e AI). 
• Risorse e potenza hardware possono essere limitate senza un abbonamento premium.

6. DataSpell

IDE DataSpell. Immagine dell’autore.

DataSpell è un IDE e una piattaforma notebook sviluppata da JetBrains, pensata specificamente per i data scientist. È lo strumento più recente in questo elenco, rilasciato a fine 2021. Integra controllo di versione, un terminale e uno strumento database per accedere ai database direttamente nell’IDE. 

DataSpell offre anche completamento del codice, esploratori di variabili, un debugger e supporto SQL. Sono disponibili anche plugin per personalizzare l’interfaccia e aggiungere funzionalità. DataSpell è relativamente costoso, ma offre molte funzioni premium se cerchi un IDE di data science potente. 

Pro

• Supporto SQL e database integrato.
• Sviluppato specificamente per i data scientist.
• Supporta funzionalità avanzate per workflow più efficienti.

Contro

• Costoso e richiede un abbonamento annuale.
• Richiede l’installazione del software.

I migliori IDE per la data science a confronto

Abbiamo riassunto pro e contro degli strumenti trattati nel post nella tabella qui sotto per aiutarti a scegliere l’IDE di data science giusto per le tue esigenze.

Speriamo che ti sia piaciuta questa panoramica dei migliori IDE per la data science che puoi usare oggi. Se vuoi iniziare rapidamente con un IDE senza installazioni, dai un’occhiata a DataLab.