Python per il Data Science

Python per il Data Science.

Già in un precedente articolo abbiamo parlato dei frameworks Python per lo sviluppo web (vedi QUI).

In questo caso invece parliamo dei frameworks Python per il Data Science. Infatti Python è un linguaggio di programmazione molto versatile e le sue numerose librerie e frameworks lo rendono adatto sia per lo sviluppo di applicativi web, sia per l’analisi dei dati e dei Big Data.

In questo articolo:

• Che cos’è un framework Python per il Data Science?
• Elenco di 15 framework Python per la scienza dei dati nel 2024
• I 15 migliori framework Python per la scienza dei dati
• Perché Python per la scienza dei dati?
• Conclusione
• Domande frequenti (FAQ)

I 15 migliori framework Python per il Data Science attualmente sul mercato
I consulenti Data Scientist conoscono il ruolo fondamentale che i dati svolgono nel loro campo. Gestire grandi quantità di dati è essenziale per massimizzare le opportunità di business. La crescita esponenziale dei dati, con il 55-65% non strutturato, come riportato da Forbes.com, pone sfide significative per l’analisi. Lavorare con Python “grezzo” può essere macchinoso e richiedere molto tempo, il che sottolinea la necessità di framework Python per il Data Science.

I framework Python per il Data Science semplificano i flussi di lavoro offrendo codice pre-scritto riutilizzabile. Facilitano la strutturazione del codice per una migliore leggibilità e manutenzione. Con numerosi framework disponibili, ognuno dei quali vanta vantaggi unici, selezionare quello giusto è fondamentale. In questo articolo, approfondiamo i framework Python per il Data Science più diffusi, delineandone le caratteristiche e i vantaggi. Comprendere il panorama dei framework Python ci consente di fare scelte consapevoli per i propri progetti.

Che cos’è un framework di Data Science?
Un framework di Data Science è un gruppo di piccoli programmi o librerie che possiamo usare su qualsiasi computer. Funzionano da soli, insieme o con qualsiasi cosa per grandi lavori che devono essere svolti. La parte centrale è pronta per funzionare, quindi non dobbiamo creare nulla di nuovo. È già stato realizzato per noi e tutto ciò di cui abbiamo bisogno è imparare a modificarli in base alle nostre preferenze durante la creazione di software realizzati appositamente per le nostre esigenze aziendali. Quindi, è un programma facile da creare che usa parti che possiamo usare di nuovo. Ciò aiuta a rendere i i progetti più rapidi e semplici da completare. Poiché la Data Science si sta diffondendo, i corsi di data science online sono molto richiesti. Questa formazione fornisce agli studenti le competenze e le conoscenze di cui si ha bisogno per lavorare nel campo ed essere produttivi.

Elenco di 15 framework Python per il Data Science
Per i Data Scientist, Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari grazie al suo ampio numero di framework di alta qualità che possono essere utilizzati per vari scopi. Ecco 15 dei migliori framework Python per il Data Science.

• NumPy
• Pattern
• Scikit-Learn
• Keras
• Shogun
• Chainer
• SciPy
• Dask
• Scrapy
• PyTorch
• TensorFlow
• XGBoost
• Theano
• Natural Language Toolkit
• Dash

Vediamoli uno ad uno.

1. NumPy
   

NumPy è un potente framework Python che fornisce supporto per array multidimensionali ad alte prestazioni. L’oggetto principale di NumPy è l’array multidimensionale omogeneo, che è una griglia di valori con lo stesso tipo (solitamente numeri).

Fornisce inoltre un set di funzioni che consentono operazioni efficienti sugli array, tra cui matematica, algebra lineare, trasformazioni di Fourier e generazione di numeri casuali. In aggiunta, NumPy supporta l’integrazione con codice C e Fortran, rendendo facile l’utilizzo di codice legacy nei programmi Python.

NumPy è ampiamente considerato il miglior framework Python per l’elaborazione scientifica ed è utilizzato da molte importanti organizzazioni, tra cui la NASA e Google.

Caratteristiche di NumPy

• Strumenti per la lettura e la scrittura di dati array su disco.
• Un oggetto array efficiente per memorizzare e manipolare dati numerici.
• Ampia gamma di funzioni matematiche per eseguire operazioni sugli array.
• Un ricco set di funzioni per l’algebra lineare, la statistica, le trasformate di Fourier e la generazione di numeri casuali.
• Può essere facilmente integrato con altre librerie scientifiche Python come SciPy e Matplotlib, rendendolo uno strumento ideale per il calcolo numerico in Python.

2. Pattern
   Tra i vari framework Python disponibili, Pattern è particolarmente adatto per le attività di Data Science. Fornisce un set completo di strumenti per Data Mining, Machine learning e Natural Language Processing. Inoltre, Pattern è progettato per essere facile da usare, con un focus su interfacce intuitive e sintassi semplice.

Supporta anche sia il calcolo vettoriale che parallelo, essenziale per lavorare con grandi set di dati. Inoltre, pattern è open source e viene costantemente migliorato da una comunità di sviluppatori.

Pattern raggiunge il perfetto equilibrio tra potenza e facilità d’uso. È la scelta ideale per chi ha appena iniziato con il Data Science. Per gli utenti più esperti, le potenti funzionalità di Pattern aiutano ad accelerare il processo di scoperta scientifica.

Caratteristiche di Pattern

• Pattern consente uno sviluppo rapido e ti aiuta a far partire rapidamente i nostri progetti di elaborazione dati e apprendimento automatico.
• Fornisce un’interfaccia semplice e coerente per lavorare con i dati, un solido supporto per la vettorializzazione e la parallelizzazione e un supporto integrato per i più diffusi algoritmi di apprendimento automatico.
• È progettato per essere estensibile, così possiamo aggiungere facilmente nuove funzionalità o integrarlo con altri strumenti e librerie.

3. Scikit-Learn
   

Scikit-Learn è uno dei migliori framework Python Data Science per il Machine learning. Fornisce una gamma di algoritmi per attività quali classificazione, regressione e clustering. Include anche strumenti per la selezione e la valutazione dei modelli.

Scikit-Learn è ben documentato e facile da usare, il che lo rende una buona scelta sia per i Data Scientist esperti che per i nuovi arrivati ​​nel Machine learning. Inoltre, la comunità Scikit-Learn è ampia e attiva, il che significa che c’è sempre qualcuno a cui chiedere aiuto se si incontrano problemi.

Caratteristiche di Scikit-Learn

• Accesso a un’ampia gamma di algoritmi, inclusi modelli di apprendimento sia tradizionali che approfonditi.
• Semplice pre-elaborazione e normalizzazione dei dati.
• Capacità di gestire sia dati numerici che categoriali.
• Supporto per più metriche di valutazione.
• Strumenti di ottimizzazione degli iperparametri per ottimizzare le prestazioni del modello.

4. Keras
   

Keras è un’API di primo livello che semplifica la creazione di modelli di deep learning complessi. Con solo poche righe di codice, possiamo definire e addestrare reti neurali complesse. Keras è anche progettato per essere estensibile, possiamo aggiungere facilmente nuovi livelli, modelli e ottimizzatori.

La struttura dati principale di Keras è un tensor, che è un array multidimensionale. I tensor sono i mattoni fondamentali del deep learning. Fornisce inoltre una serie di funzioni utili per la pre-elaborazione e il caricamento dei dati, nonché per la visualizzazione dei risultati. Aggiungiamo che Keras può essere utilizzato con altri framework come TensorFlow e Theano per creare modelli ancora più potenti.

Caratteristiche di Keras

• Funziona perfettamente su CPU e GPU.
• Consente una prototipazione rapida e semplice grazie alla semplicità d’uso, alla modularità e all’estendibilità.
• Sono inclusi in totale 10 modelli di classificazione delle immagini pre-addestrati.
• Fornito pre-confezionato con set di dati di apprendimento automatico standard del settore.

5. Shogun
   

Shogun è una potente libreria open source di apprendimento automatico che offre un’ampia gamma di algoritmi per l’analisi dei dati e la modellazione predittiva. La libreria è scritta in C++ e fornisce binding per diversi linguaggi di programmazione, tra cui Python.

Shogun è progettato per essere efficiente e scalabile e supporta sia modelli lineari che non lineari. Inoltre, la libreria offre una serie di funzionalità per la preelaborazione dei dati, come la selezione delle funzionalità e la riduzione della dimensionalità.

Di conseguenza, Shogun è adatto a un’ampia gamma di attività, come la classificazione delle immagini e il text mining. Inoltre, la libreria viene costantemente aggiornata con nuove funzionalità e miglioramenti, portandola in cima alla lista dei framework Python.

Caratteristiche di Shogun

• Supporto per vari tipi di dati, tra cui dati a valori reali, sequenze, grafici e dati di testo.
• Un ricco set di metodi per la preelaborazione e la visualizzazione dei dati.
• Un’ampia gamma di algoritmi di classificazione, regressione e clustering.
• Supporto per lo streaming di dati e l’apprendimento online.
• Un sistema di plugin flessibile che consente agli utenti di ampliare la cassetta degli attrezzi con i propri algoritmi e tipi di dati.

6. Chainer
   

Chainer è un framework Python per la Data Science creato a Tokyo da una startup di robotica. Rispetto a framework come Tensorflow, è molto più veloce.

Chainer aiuta molto nel debug di una rete neurale tramite la sua definizione di rete neurale define-by-run. Inoltre supporta anche l’implementazione CUDA. Possiamo eseguire il nostro codice su più GPU con il minimo sforzo.

Caratteristiche di Chainer

• Chainer è più veloce rispetto a framework più popolari come Tensorflow.
• Possiamo utilizzare la GPU facilmente con solo poche righe di codice.
• Rende più semplice il debug di una rete neurale.
• Framework altamente flessibile che supporta diversi tipi di reti neurali.

7. SciPy
   

I Data Scientist sono spesso impegnati in attività come la modellazione statistica, la visualizzazione dei dati e l’apprendimento automatico. Sebbene esistano molti strumenti diversi che si possono utilizzare per queste attività, SciPy fornisce un potente framework basato su Python che può aiutare a svolgere queste attività in modo più efficace.

SciPy è una raccolta di moduli che offrono funzioni comuni per l’informatica scientifica. Ciò include moduli per Algebra lineare, Ottimizzazione, Integrazione e Statistica. Inoltre, SciPy fornisce anche un ampio supporto per Visualizzazione dati e Apprendimento automatico. Di conseguenza, è uno strumento essenziale per qualsiasi Data Scientist, poiché consente di lavorare in modo più efficiente e di sbloccare il pieno potenziale dei propri dati.

Caratteristiche di SciPy

• Un framework Python gratuito e open source per la scienza dei dati che include vari strumenti per il calcolo scientifico, l’analisi numerica e l’apprendimento automatico.
• Basati su NumPy, insieme formano una potente combinazione per le applicazioni di Data Science.
• Contiene numerosi moduli per svolgere operazioni quali ottimizzazione, algebra lineare, integrazione, interpolazione e statistica.
• Dispone inoltre di un ecosistema ben sviluppato di pacchetti di terze parti che ne estendono le funzionalità.

8. Dask
   

Dask è un framework Python robusto per l’analisi dei dati e l’apprendimento automatico. Fornisce API di alto livello per lavorare con grandi set di dati, consentendoci di manipolare ed elaborare in modo efficiente i nostri dati. Inoltre, ti consente di parallelizzare il tuo codice, semplificando la scalabilità dei tuoi calcoli su più core o server.

Di conseguenza, Dask può aiutare a ottenere accelerazioni significative nelle attività di elaborazione dati. Oltre alla sua scalabilità, Dask offre anche una serie di altri vantaggi. Si integra perfettamente con la popolare libreria Pandas, rendendo facile l’utilizzo di Dask con la nostra base di codice esistente.

È inoltre dotato di strumenti di diagnostica e debug robusti, che consentono di identificare e risolvere rapidamente i problemi nel codice. Nel complesso, Dask è uno strumento estremamente potente che migliora notevolmente la produttività quando si lavora con grandi set di dati.

Caratteristiche di Dask

• Dask consente di lavorare con grandi set di dati in modo distribuito.
• Facile da usare e installabile con pip.
• Si integra bene con altre librerie Python come NumPy, Pandas e Scikit-learn.
• Include il supporto per file system distribuiti, semplificando l’espansione dei calcoli su più macchine.
• Offre diversi metodi per parallelizzare il codice, tra cui approcci multi-thread e multi-processo.

9. Scrapy
   

Il Data Science è un campo che riguarda l’estrazione di informazioni preziose dai dati. Scrapy, essendo un potente framework Python, semplifica l’estrazione di dati da siti Web e altre fonti online.

Scrapy funziona scandagliando i siti web ed estraendo le informazioni desiderate. I dati estratti possono quindi essere utilizzati per vari scopi, come la creazione di un database o la generazione di report.

Con Scrapy, i Data Scientist possono raccogliere rapidamente e facilmente i dati di cui hanno bisogno per le loro analisi. È progettato per essere veloce ed efficiente e fornisce molte funzionalità che semplificano il web scraping, come la possibilità di seguire i link ed estrarre automaticamente i dati da più pagine.

Caratteristiche di Scrapy

• Scrapy è un modo rapido ed efficiente per ottenere dati dai siti web.
• Ha un’interfaccia semplice che può essere facilmente compresa anche da chi non è un programmatore.
• Possiamo utilizzarlo per estrarre dati da pagine dinamiche e statiche.
• Scrapy può essere utilizzato anche per estrarre dati dalle API.
• È molto flessibile e può essere personalizzato per soddisfare le esigenze specifiche di un progetto.
• È adatto per progetti di data scraping su larga scala.

10. PyTorch
    

PyTorch è un framework di deeplearning che mette Python al primo posto. Offre la massima flessibilità e velocità per sfruttare al meglio i nostri dati. Dal caricamento dei dati, alla pre-elaborazione e alla visualizzazione, alla creazione e all’addestramento dei modelli, tutto in PyTorch è ottimizzato per la facilità d’uso e l’estendibilità.

PyTorch supporta anche l’addestramento distribuito, il che significa che possiamo addestrare i modelli su più GPU con facilità. Il framework è inoltre dotato di un gran numero di modelli pre-addestrati che possono essere utilizzati per attività quali la classificazione delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e il rilevamento degli oggetti.

Caratteristiche di PyTorch

• PyTorch offre un ricco set di strumenti per il debug e l’ottimizzazione.
• Offre un’API intuitiva che semplifica lo sviluppo di modelli complessi.
• Fornisce supporto per CUDA, che consente agli sviluppatori di sfruttare l’accelerazione GPU.
• Si integra perfettamente con altre librerie Python popolari, come NumPy e Pandas .

11. TensorFlow

TensorFlow è una potente piattaforma di apprendimento automatico che consente ai Data Scientist di creare e addestrare modelli sofisticati per migliorare l’accuratezza delle previsioni. È stata originariamente sviluppata dai membri del team di Google Brain. Mentre TensorFlow può essere utilizzato per una varietà di attività, è utilizzato principalmente per applicazioni di apprendimento profondo e intelligenza artificiale.

La piattaforma è altamente scalabile e può essere distribuita su diversi dispositivi, dai telefoni cellulari ai server. TensorFlow offre una serie di vantaggi per gli scienziati dei dati, tra cui flessibilità, facilità d’uso e capacità di gestire set di dati complessi.

Inoltre, TensorFlow è supportato da una solida comunità di sviluppatori che migliorano costantemente la piattaforma per gli utenti di framework Python. Di conseguenza, TensorFlow è una scelta sempre più popolare per gli scienziati dei dati che vogliono creare e addestrare modelli di apprendimento automatico.

Caratteristiche di TensorFlow

• Un ricco set di librerie per la manipolazione, la preelaborazione e la visualizzazione dei dati.
• Supporto per un’ampia gamma di tipi di dati, tra cui immagini, testo e dati di serie temporali.
• Supporto GPU per un addestramento più rapido dei modelli di deep learning.
• La differenziazione automatica semplifica l’implementazione di algoritmi complessi.
• TensorFlow è inoltre altamente scalabile, rendendo possibile l’addestramento di modelli di grandi dimensioni su sistemi distribuiti.

12. XGBoost
    

XGBoost è un framework Python versatile per Data Scientist, che fornisce loro la possibilità di eseguire calcoli complessi su grandi set di dati con facilità. Il framework è progettato per essere altamente efficiente, scalabile e facile da usare, rendendolo uno strumento ideale per attività ad alta intensità di dati come Machine learning e modellazione predittiva.

XGBoost è costruito sul popolare algoritmo di gradient boosting e offre diversi vantaggi rispetto ad altri framework simili. È in grado di gestire i valori mancanti nei dati in modo più efficace e ha un supporto integrato per il calcolo parallelo, il che lo rende adatto per lavorare con set di dati molto grandi.

Inoltre, è stato dimostrato che l’algoritmo XGBoost supera altri algoritmi di gradient-boosting in termini di accuratezza ed efficienza. Di conseguenza, XGBoost sta rapidamente diventando lo strumento standard per i Data Scientist che devono eseguire calcoli complessi su grandi set di dati.

Lavorando nel settore , al Data Scientist viene richiesto di modificare ogni aspetto di grafici e diagrammi, dai colori e dai font al layout e al design del progetto. XGBoost è uno strumento incredibilmente potente tra i framework Python per la visualizzazione dei dati e per rendere la scienza dei dati meno complessa.

Caratteristiche di XGBoost

• XGBoost offre un modo pratico per parallelizzare l’addestramento su più core, il che può ridurre notevolmente i tempi di addestramento.
• La gestione efficiente dei dati si traduce in tempi di formazione più rapidi, mentre la sua scalabilità consente di gestire facilmente grandi set di dati.
• La sua flessibilità consente di personalizzarlo facilmente per adattarlo alle esigenze di applicazioni specifiche.

13. Theano

Sono disponibili molti framework Python diversi per progetti di Data Science, ma Theano è ampiamente considerato il migliore. Theano è una libreria Python robusta per definire, ottimizzare e valutare operazioni matematiche su array multidimensionali. Può anche essere utilizzata per creare modelli di Machine learning efficienti.

Il vantaggio principale di Theano rispetto ad altri framework è la sua capacità di ottimizzare il codice per la velocità. Ciò è essenziale per i progetti di Data Science in cui operazioni computazionalmente costose devono essere eseguite ripetutamente.

Theano ha un eccellente supporto per il GPU computing, che può accelerare ulteriormente l’esecuzione del codice. Inoltre, Theano è dotato di una serie di funzioni matematiche integrate che semplificano l’esecuzione di operazioni numeriche sugli array.

Caratteristiche di Theano

• Differenziazione automatica: Theano può calcolare automaticamente i gradienti delle espressioni matematiche rispetto alle variabili.
• Supporto per GPU NVIDIA CUDA: Theano può sfruttare la potenza di calcolo delle GPU NVIDIA per accelerare le operazioni di matrice. Ciò è particolarmente utile quando si lavora con grandi set di dati.
• Portabile ed estensibile: Theano è scritto in codice Python portabile e può essere eseguito su molte piattaforme diverse. È anche estensibile, consentendo agli utenti di definire le proprie operazioni personalizzate.

14. Natural Language Toolkit (NLTK)

Natural Language Toolkit (NLTK) è un potente framework Python per Data Science. Fornisce ampie librerie e strumenti per lavorare con dati di testo, tra cui supporto per tokenizzazione, tagging di parti del discorso e analisi. NLTK include anche un’ampia gamma di set di dati e risorse didattiche.

La comunità NLTK ha creato una serie di progetti open source che estendono la funzionalità del framework. È uno strumento ideale per qualsiasi Data Scientist che abbia bisogno di lavorare con dati di testo. Con le sue ampie librerie e strumenti, rende il lavoro con dati di testo facile ed efficiente. Inoltre, la comunità NLTK ha una ricchezza di conoscenze ed esperienze che possono essere inestimabili per qualsiasi Data Scientist.

Caratteristiche del Natural Language Toolkit

• NLTK dà accesso a più di 50 corpora e strumenti per aiutarci a lavorare con i dati.
• NLTK è ampiamente utilizzato in ambito accademico e commerciale ed è open source.
• È costituito da diversi moduli, ognuno dei quali affronta un compito diverso nell’elaborazione del linguaggio naturale.
• Include anche una raccolta di dati campione, che possono essere utilizzati per iniziare a usare la libreria e per sviluppare e testare nuovi algoritmi.

15. Dash
    

Dash è un potente Framework per Python Data Science per la creazione di applicazioni web. È basato su Flask, Plotly.js e React.js. Dash è ideale per la creazione di app di visualizzazione dati con interfacce utente altamente personalizzate in puro Python. È anche adatto per alimentare dashboard complesse che richiedono più fonti di dati e interazioni utente.

Il framework Dash è facile da leggere e comprendere, il che lo rende un’ottima scelta sia per i principianti che per gli sviluppatori esperti. Ciò che distingue Dash dagli altri framework Python è l’uso della sintassi dichiarativa, che semplifica la creazione di app complesse senza dover scrivere grandi quantità di codice. Inoltre, le app Dash sono interattive di default, il che le rende più coinvolgenti e informative delle pagine web statiche.

Caratteristiche di Dash

• Supporto integrato per grafici e mappe Plotly.js.
• Un ricco set di componenti di interazione (tra cui pulsanti, cursori e menu a discesa).
• Supporto per più utenti con autorizzazioni diverse.
• Temi e layout personalizzabili.
• Un server di sviluppo integrato per visualizzare in anteprima la tua app prima della distribuzione.

Perché Python per il Data Science?
Ecco alcuni motivi chiave per cui il framework Python per la scienza dei dati è una scelta di rilievo per gli sviluppatori:

1. Facilità di apprendimento e utilizzo
   Python è facile da capire e usare, il che lo rende adatto ai principianti. Permette anche agli sviluppatori di lavorare velocemente. Le persone lo trovano semplice da imparare, il che lo rende una buona opzione per chi si unisce al mondo della scienza dei dati.
2. Ricco ecosistema di librerie. Python ha una vasta collezione di strumenti e librerie per la scienza dei dati e l’apprendimento automatico, che semplifica il lavoro e la creazione di codice efficiente. Alcune delle librerie e dei framework Python più popolari per la scienza dei dati includono:

• NumPy e Pandas: per l’analisi e la manipolazione dei dati.
• Matplotlib e Seaborn: per la visualizzazione dei dati.
• Scikit-learn: per strumenti e metodi di apprendimento automatico.
• TensorFlow e PyTorch: per l’apprendimento approfondito.

3. Versatilità
   Python è un linguaggio flessibile che non è utilizzato solo per la scienza dei dati. Può essere utilizzato in molte cose, come la creazione di siti Web, l’automazione di attività e la scrittura di script. Python è utile perché può combinare lavori di scienza dei dati con altre parti di un progetto o di un gruppo. Ciò semplifica il lavoro di squadra e rende le cose più facili da fare.

Conclusione
La versatilità di Python è inestimabile per vari compiti, dal data wrangling al machine learning. I framework di Python migliorano l’efficienza e l’organizzazione del codice, rendendolo indispensabile nel settore.

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Domande frequenti (FAQ)

1. Quale IDE Python è migliore per il Data Science?
   Quando si tratta di IDE Python per Data Science, ci sono alcune caratteristiche chiave da cercare. Prima di tutto, l’IDE dovrebbe supportare librerie di calcolo scientifico come NumPy e pandas.

Dovrebbe anche offrire funzionalità come il completamento del codice e il debug per risparmiare tempo ed evitare errori. Con questi criteri in mente, diamo un’occhiata a tre degli IDE Python più popolari per la scienza dei dati.

Spyder: è un IDE gratuito e open source progettato specificamente per la Data Science. Può essere personalizzato per funzionare con diverse librerie e strumenti.
PyCharm: è un altro popolare IDE Python che offre potenti capacità di sviluppo.
Visual Studio Code: è un IDE generico che offre un buon supporto per le librerie di calcolo scientifico.

2. Python o C++ sono migliori per il Data Science?
   Non esiste una risposta definitiva a questa domanda, poiché dipende dalle esigenze specifiche del Data Scientist. Detto questo, Python è generalmente considerato il linguaggio più versatile, mentre C++ è più performante.

Ad esempio, grazie alla sua sintassi concisa e alle librerie estese, Python è ampiamente utilizzato per la prototipazione e lo sviluppo rapido. C++, d’altro canto, è più adatto per il codice di produzione in quanto offre astrazioni più pulite e una maggiore sicurezza in fase di compilazione.

Per quanto riguarda le applicazioni specifiche della Data Science, Python è spesso utilizzato per attività di apprendimento automatico come la formazione e il test di modelli, mentre C++ è più comunemente utilizzato per l’implementazione di algoritmi e l’elaborazione di grandi set di dati.

3. Possiamo usare Django per il Data Science?
   Django è un framework versatile che può essere utilizzato per una varietà di attività, tra cui Django Data Science. L’ORM (Object Relational Mapper) integrato di Django semplifica l’utilizzo dei database e il suo potente sistema di template lo rende ideale per la creazione di pagine web dinamiche.

Inoltre, l’ampia libreria di pacchetti di terze parti di Django offre ai Data Scientist l’accesso a un’ampia gamma di strumenti e librerie. Tuttavia, va notato che Django non è uno strumento dedicato alla Data Science.

Alcune funzionalità comunemente utilizzate nella Data Science, come statistiche avanzate e Machine learning, non sono prontamente disponibili. Per questo motivo, i Data Scientist che stanno considerando di utilizzare Django dovrebbero essere consapevoli delle limitazioni. Tuttavia, Django rimane un’opzione interessante per la Data Science grazie alla sua flessibilità e facilità d’uso.

4. Quanti framework Python esistono?
   Sebbene non ci sia una risposta definitiva, è sicuro dire che ci sono almeno dozzine di framework Python per l’analisi dei dati in fase di sviluppo attivo. Tra i più popolari ci sono Django, Flask e Pyramid. Tuttavia, vengono creati costantemente nuovi framework e può essere difficile tenerne traccia tutti.

Inoltre, molti framework sono progettati per scopi specifici, come lo sviluppo web o l’informatica scientifica. Di conseguenza, il numero di framework cambia costantemente ed è difficile fornire una cifra esatta. Nonostante ciò, una cosa è chiara: non c’è carenza di framework Python tra cui scegliere.

(fonte)

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