Python nel Data Science: strumenti e metodologie per l'analisi dei dati​

Quando parliamo di data science, uno dei primi linguaggi di programmazione a cui pensiamo è Python. Ma cosa lo rende così adatto a questa disciplina e quali sono le librerie e le metodologie più utilizzate? Saranno proprio queste le domande a cui cercheremo di rispondere nel corso dell’articolo, dopo aver già ampiamente trattato il legame di Python con l’intelligenza artificiale!

Python, oggi, è tra le prime scelte dei Data Scientist che devono affrontare progetti complessi e manipolare un’ampia quantità di dati.

In un tipico progetto di data science — dall’importazione di dati grezzi alla loro pulizia, dall’esplorazione statistica alla modellazione predittiva, fino alla visualizzazione finale — Python consente di svolgere ogni fase all’interno di un unico ambiente di sviluppo.

Uno dei punti di forza principali di questo linguaggio di programmazione è la semplicità della sintassi: infatti, è tra i più accessibili anche a coloro che vogliono imparare a programmare partendo da zero. Ma il vero valore aggiunto di Python è rappresentato dalla sua vasta collezione di librerie dedicate, cioè strumenti progettati per svolgere compiti specifici con la massima efficienza. Che si tratti di gestire grandi quantità di dati finanziari, elaborare testi non strutturati o costruire modelli predittivi avanzati, esiste una libreria Python perfettamente adatta allo scopo!

Infine, Python è estremamente scalabile. I progetti possono nascere in modo semplice, su un notebook locale, e poi crescere fino a essere implementati su infrastrutture cloud complesse, senza necessità di riscrivere il codice.

Scopriamo ora, più nel dettaglio, le librerie Python più utilizzate nel campo della data analysis:

Le principali librerie Python per l'analisi dei dati

Pandas: manipolazione e trasformazione dei dati

Una delle librerie più utilizzate in Python per la manipolazione dei dati è sicuramente pandas. Questa libreria si distingue per la sua capacità di gestire dataset strutturati in modo efficiente grazie alle due principali strutture dati che offre: il DataFrame e la Series. Con pandas, è possibile importare ed esportare dati da vari formati come CSV, Excel, SQL e JSON, facilitando l'interoperabilità con altre piattaforme. Una delle sue funzionalità più apprezzate è la possibilità di pulire e trasformare i dati: una fase fondamentale in ogni progetto di data science. Grazie a diverse funzioni - come la codifica delle variabili categoriche - pandas è la libreria perfetta per preparare i dati per l'analisi.

NumPy: calcolo numerico e array multidimensionali

Un altro pilastro dell'ecosistema Python per il data science è NumPy, una libreria che fornisce array multidimensionali ad alte prestazioni, fondamentali per il calcolo numerico. Spesso utilizzata in combinazione con pandas, costituisce la base su cui si costruiscono molte altre librerie. Le sue principali applicazioni riguardano le operazioni vettoriali e matriciali. Adottando questa libreria, infatti, è possibile eseguire calcoli complessi in modo rapido ed efficiente. Inoltre, grazie alla possibilità di generare dati casuali per simulazioni e di eseguire calcoli scientifici su grandi quantità di dati, NumPy si rivela cruciale per chi lavora con numeri e modelli matematici avanzati.

Scikit-learn: machine learning accessibile

Nel campo dell'apprendimento automatico, scikit-learn (spesso abbreviato in sklearn) è una delle librerie più diffuse e apprezzate. Risulta particolarmente utile per chi desidera applicare algoritmi di machine learning tradizionale in modo semplice ed efficace. Offre un ampio set di strumenti per la classificazione, la regressione e il clustering, ma anche per la validazione dei modelli e l'ottimizzazione degli iperparametri. Le sue funzionalità per il preprocessing dei dati, come la normalizzazione e l'encoding delle variabili, sono estremamente utili per preparare i dati prima dell'allenamento dei modelli. Strumenti come la validazione incrociata e la ricerca a griglia per l'ottimizzazione rendono l'approccio a scikit-learn particolarmente potente, consentendo di ottenere modelli di machine learning robusti e performanti.

Matplotlib e Seaborn: visualizzazione dei dati statica

Un aspetto fondamentale dell'analisi dei dati è la visualizzazione. In questo caso, matplotlib è la libreria di riferimento per la creazione di grafici statici. Permette di costruire qualsiasi tipo di grafico: dalle linee agli istogrammi, passando per scatter plot e diagrammi a dispersione. Tuttavia, non è questa l'unica opzione per la visualizzazione dei dati in Python.

C’è anche Seaborn, costruita sopra matplotlib, che semplifica la creazione di visualizzazioni statistiche avanzate, come le heatmap e i grafici di distribuzione.

Le due librerie si integrano perfettamente e permettono di esplorare in modo visivo le relazioni tra le variabili, identificare outlier e pattern nei dati, e comunicare in modo chiaro i risultati dell'analisi.

Plotly: visualizzazioni interattive e dinamiche

Nel caso in cui si avesse la necessità di creare visualizzazioni interattive, Plotly è una libreria che offre un potente supporto. Si distingue per la possibilità di realizzare grafici dinamici, come scatter plot 3D, timeline, mappe geografiche e molto altro. Le sue funzionalità di interattività permettono agli utenti di esplorare i dati in modo approfondito, interagendo direttamente con i grafici. Insomma, questa libreria è ideale per la creazione di dashboard interattive e presentazioni visive che permettono di rappresentare i dati in modo coinvolgente. Potrebbe risultare interessante sapere che Plotly si integra bene con Dash: un framework che consente di costruire web app interattive basate su dati, rendendo la visualizzazione e l'interazione con i dati ancora più accessibile.

TensorFlow e PyTorch: deep learning e reti neurali

Per i progetti che richiedono capacità di deep learning, come il riconoscimento delle immagini o l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), le librerie TensorFlow e PyTorch sono le scelte più popolari.

TensorFlow, sviluppato da Google, è una libreria potente e scalabile, progettata per applicazioni in produzione, che supporta anche il deployment su cloud e dispositivi mobili.

PyTorch, invece, è particolarmente apprezzato nella ricerca accademica per la sua flessibilità e la sua sintassi più intuitiva.

Entrambe le librerie permettono di costruire, addestrare e ottimizzare modelli di deep learning avanzati, gestendo tensori, GPU e pipeline di dati in modo altamente performante.

Metodologie di analisi dei dati con Python

L’analisi dei dati con Python non si limita all’utilizzo delle librerie, ma si basa su un processo metodologico ben definito che guida l’intero flusso di lavoro:

• Esplorazione dei dati (EDA – Exploratory Data Analysis): è la fase iniziale in cui si analizzano statistiche descrittive e si generano visualizzazioni per comprendere struttura, distribuzioni, anomalie e relazioni tra le variabili. Serve a orientare il lavoro successivo e a identificare problemi come valori mancanti o outlier;

• Preprocessing: in questo passaggio i dati vengono puliti, trasformati e preparati per la modellazione. Si gestiscono i valori mancanti, si eseguono trasformazioni numeriche o categoriali (es. encoding), e si normalizzano le variabili. Le librerie pandas e scikit-learn sono essenziali in questa fase;

• Modellazione: è il cuore dell’analisi predittiva. Si scelgono e applicano algoritmi di machine learning per addestrare modelli sui dati, utilizzando librerie come scikit-learn, TensorFlow o PyTorch. Qui entrano in gioco la valutazione dei modelli, la validazione incrociata e il tuning degli iperparametri.

Perchè usare Python per l'analisi dei dati? Una panoramica sui vantaggi

• Continuità operativa: Python permette di gestire l’intero flusso di lavoro dell’analisi dei dati — dalla pulizia alla modellazione, fino alla visualizzazione — senza cambiare linguaggio o strumenti;
• Versatilità: consente di lavorare con dati di ogni tipo (strutturati, non strutturati, testuali, numerici) e di applicare tecniche sia statistiche che di machine learning avanzato;
• Scalabilità: è ideale sia per piccoli progetti individuali che per applicazioni aziendali su larga scala, facilmente integrabile con sistemi cloud e ambienti di produzione;
• Ecosistema dinamico: la community attiva e in continua crescita contribuisce allo sviluppo di nuove librerie e al miglioramento costante di quelle esistenti.

Conclusioni

Python si conferma uno degli strumenti più potenti e flessibili per l'analisi dei dati, con una vasta gamma di librerie e metodologie che coprono ogni fase del processo, dalla raccolta e trasformazione dei dati, alla creazione di modelli avanzati di machine learning, fino alla visualizzazione dei risultati.

Grazie alla sua sintassi semplice, alla vasta documentazione disponibile e alla continua evoluzione della sua ecosistema, Python rappresenta una scelta ideale per i professionisti del data science, sia per i neofiti che per gli esperti.