Perché Python è il linguaggio più usato in Data Science e AI?

Anche coloro che non hanno familiarità con la programmazione hanno probabilmente sentito parlare di Python. Oramai i programmatori a ogni livello di esperienza si approcciano almeno una volta a tale linguaggio, il quale continua a distinguersi per la sua semplicità e flessibilità. Nato come hobby, nel corso degli ultimi tre decenni è diventato uno dei linguaggi più importanti al mondo in più settori, compresi machine learning e intelligenza artificiale.

Imparare a programmare con Python non è nemmeno così difficile, tanto che viene insegnato persino ai licei e alle scuole elementari in alcuni casi particolari. Ma come ha raggiunto questo status? Perché Python è il linguaggio più usato per IA e data science? I motivi, in realtà, sono abbastanza banali.

La bellezza oggettiva di Python

Provate a chiedere a un programmatore cosa pensa di Python: nella maggior parte dei casi, almeno stando anche al sondaggio di Stack Overflow del 2021, il 68% degli specialisti vi risponderà che per loro è un linguaggio interessante, con il quale è piacevole lavorare e che vorrebbero usare più spesso – nel caso in cui non sia la soluzione adottata nel loro ambiente di lavoro. Ma per quali ragioni?

Anzitutto, si tratta di uno dei linguaggi di programmazione più produttivi. Rispetto a soluzioni alternative come C++ dalla complessità superiore, basta meno lavoro per ottenere le stesse stringhe di codice e completare un progetto. La semplicità di Python è chiara anche ai più piccoli: non per nulla, come anticipato, viene usato nelle scuole per insegnare logica e informatica, risolvere equazioni, eseguire analisi e molto altro ancora. Insomma, si tratta di una soluzione estremamente versatile, facile da apprendere e gratuita.

A questi vantaggi si aggiunge una comunità di utenti ampia e solidale, pronta a risolvere i problemi degli sviluppatori alle prime armi o anche di coloro che hanno già accumulato anni di esperienza. Internet abbonda di documentazioni, tutorial e suggerimenti per Python, specialmente su piattaforme dedicate come GitHub.

Questi sono elementi di base che definiscono la bellezza oggettiva del linguaggio di programmazione nato per mano di Guido van Rossum. Al contempo, però, sono anche i fattori che determinano la sua preferenza da parte di coloro che operano nei settori di IA e data science.

L’uso per IA e Data Science

Molti dei fattori che rendono Python una scelta attraente per i principianti lo distinguono anche come un’opzione affidabile per l’analisi dei dati. Chi opera tra machine learning, cloud computing e big data apprezza la flessibilità di Python al punto tale da renderlo il secondo linguaggio per popolarità in questi ambiti, giusto dietro al linguaggio specifico R. Le capacità di analytics, combinate al crescente ecosistema di framework, permettono a Python di rimanere sempre attuale. Il vantaggio più importante resta la sintassi facilmente comprensibile e adattabile, che consente alle menti giovani di impararla rapidamente e applicare le loro idee più fresche alla manipolazione di dati, creazione di report e altre attività.

Python è anche uno dei migliori linguaggi per l’addestramento di modelli di machine learning (ML): tramite algoritmi specifici, i modelli possono analizzare e identificare strutture e pattern nei dataset per effettuare previsioni e decisioni sulla loro base. L’evoluzione costante con nuove variabili e tramite l’integrazione con librerie come NumPy, poi, permette di automatizzare funzioni come la pulizia e trasformazione dei dati stessi.

L’uso per lo sviluppo di strumenti IA più complessi deriva sempre dall’ottima leggibilità del codice scritto in Python, che lascia spazio a volontà agli sviluppatori per creare sistemi coerenti basati su una vastissima libreria. Le capacità di visualizzazione di questo linguaggio, in più, aiutano a convertire enormi set di dati in grafici e report più comprensibili. Come se non bastasse, sapevate che OpenAI – l’organizzazione no-profit responsabile di ChatGPT – utilizza proprio il framework Pytorch per il deep learning, ovvero per addestrare i suoi modelli di linguaggio GPT?

In ottica integrazione, poi, bisogna considerare come Python venga utilizzato ampiamente per le tecnologie IoT (ovvero Internet of Things): man mano che sempre più device si connettono a Internet, le soluzioni IA possono essere integrate abilmente e in poco tempo nella domotica e non solo, proprio tramite questo linguaggio generico. E non ci si ferma qua, poiché Python potenzia l’automazione personalizzata con moduli già pronti e plugin ad hoc, ottimi per evitare attività ripetitive e dispendiose.

Imparare Python per una carriera nelle IA

È quindi lampante l’influenza di Python nel settore. Trattandosi di un linguaggio molto diffuso ed accessibile, in futuro non potranno che aumentare gli sviluppatori disponibili per entrare in aziende e organizzazioni che operano con IA e machine learning, anche oltre ChatGPT. Python aiuta a ridurre la complessità dell’intelligenza artificiale fornendo una serie di potenti librerie che semplificano lo sviluppo, abbassando il livello richiesto per diventare esperti in materia.

E difficilmente l’intelligenza artificiale potrà sostituire l’abilità umana. Alcune porzioni del lavoro potrebbero giovare della sostituzione con sistemi automatizzati, data l’efficienza delle macchine. Tuttavia, a controllare queste ultime dovranno essere sempre gli specialisti del settore, coloro che conoscono a menadito Python o che hanno le abilità adeguate alla gestione di sistemi IA di ultima generazione.

In poche parole, coloro che vogliono davvero abbracciare l’ascesa della rivoluzione robotica e cogliere le nuove opportunità dovranno imparare Python, poiché è la soluzione più rapida al fine di soddisfare le esigenze del mercato e prepararsi all’avvenire.