Python: tutto sul linguaggio più utilizzato per il Machine Learning

Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, utilizzato per sviluppare applicazioni distribuite, scripting, computazione numerica e system testing. L’informatico olandese Guido van Rossum lo ha creato all’inizio degli anni novanta e a partire da quel momento è stato impiegato da circa 8,2 milioni di utenti per realizzare siti web e software, automatizzare attività e condurre analisi di dati (fonte: Python, 2020). Python è stato sviluppato con una licenza open source approvata dall’OSI (Open Systems Interconnection). È quindi liberamente utilizzabile e distribuibile (il download è disponibile all’indirizzo: www.python.org/downloads/) anche per uso commerciale.

Python: principali caratteristiche e ambiti di applicazione

Come è facile intuire, il largo impiego di Python è dovuto alle sue speciali caratteristiche, che lo rendono un linguaggio di grande utilità sia per professionisti del settore che per studenti alle prime armi.
Tra queste è importante sottolineare:

la sua sintassi pulita e di facile lettura;
la possibilità di supportare diversi paradigmi di programmazione, tra cui l’orientamento agli oggetti, la programmazione strutturata e funzionale;
la tipizzazione dinamica forte delle variabili, in grado di cambiare durante l’esecuzione del programma;
una libreria standard molto ricca, che permette di semplificare attività come la gestione delle stringhe, la manipolazione dei file e la connessione di reti;
la sua versatilità, che lo rende utile in diverse applicazioni, partendo dallo sviluppo web per arrivare all’intelligenza artificiale e al Machine Learning.

Non è quindi un caso che Python venga utilizzato in molteplici ambiti e per svolgere attività spesso anche molto diverse tra loro. Alcuni esempi sono:

lo sviluppo di applicazioni web, sia lato server (con i framework Django e Flask) che lato client (con librerie come BeautifulSoup);
l’analisi dei dati, la visualizzazione e l’apprendimento automatico, sfruttando le librerie Pandas, NumPy e Matplotlib;
la scrittura di script per gestire file, elaborare dati o eseguire operazioni di sistema e automatizzare compiti ripetitivi;
lo sviluppo di modelli di Machine Learning e reti neurali grazie ai framework TensorFlow e PyTorch;
la creazione di applicazioni desktop utilizzando le librerie Tkinter e PyQt;
la creazione di server e client TCP/IP;
la scrittura di test automatizzati per software e siti web.

Per figure come il Business Analyst, il Data Scientist o il Machine Learning Engineer è quindi fondamentale conoscere e saper utilizzare questo linguaggio. Con Deep Learning Italia è possibile farlo seguendo per esempio un corso specifico python, arricchito da oltre 50 esercitazioni pratiche. Con 9 ore di formazione online, sarà possibile padroneggiare alcuni dei metodi più avanzati di scrittura di codice (OOP) ed effettuare l’analisi dati attraverso le principali tecniche di manipolazione e trasformazione di dati in Python.

L’importanza di Python per il Machine Learning

Python è il linguaggio di programmazione più utilizzato nel campo del Machine Learning, principalmente grazie alle numerose librerie specializzate che mette a disposizione per sviluppare modelli. Tra le più popolari ci sono Scikit-learn, libreria per algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, TensorFlow e PyTorch, utilizzate per la ricerca e lo sviluppo di reti neurali e il deep learning. Inoltre, la sua sintassi chiara e leggibile rende molto più facile scrivere, testare e mantenere il codice di ML. Ci sono poi diversi strumenti per la manipolazione dei dati, la visualizzazione e l’elaborazione delle immagini.