Qual è il Miglior Linguaggio per il Machine Learning? (agosto 2026)

Se sei alle prime armi nel campo del machine learning (ML) o se stai cercando di rinfrescare le tue competenze, potresti chiederti quale sia il miglior linguaggio da utilizzare. Scegliere il linguaggio di machine learning giusto può essere difficile, soprattutto considerando che ci sono così tante ottime opzioni.

Ci sono oltre 700 linguaggi di programmazione in uso diffuso e ognuno ha i suoi pro e contro. Se sei all’inizio della tua carriera come ingegnere di machine learning, con il tempo scoprirai quali sono i migliori linguaggi di programmazione per i problemi aziendali specifici che stai cercando di risolvere.

Prima di addentrarci nei migliori linguaggi di machine learning, esploriamo il concetto.

Che cos’è il Machine Learning?

Senza addentrarci troppo nei dettagli, il machine learning è un subset dell’intelligenza artificiale che fornisce ai sistemi informatici la capacità di imparare automaticamente e fare previsioni basate sui dati. Queste previsioni possono variare notevolmente a seconda del caso d’uso specifico.

Nel campo del machine learning, uno specialista di machine learning non deve scrivere tutte le istruzioni necessarie per risolvere un problema perché il computer è in grado di “imparare” analizzando i modelli all’interno dei dati. Il modello può quindi generalizzare i modelli a nuovi dati.

Per ulteriori informazioni sul machine learning, ti consiglio di leggere il nostro articolo “Che cos’è il Machine Learning?“

Linguaggio di Machine Learning più Popolare: Python

Prima di addentrarci nei diversi linguaggi di machine learning, è importante riconoscere che non c’è un solo “miglior” linguaggio. Ognuno ha i suoi pro, contro e capacità specifiche. Dipende largamente da cosa stai cercando di costruire e dal tuo background.

Detto questo, il linguaggio di machine learning più popolare, senza dubbio, è Python. Circa il 57% dei data scientist e degli sviluppatori di machine learning si affidano a Python e il 33% lo prioritizza per lo sviluppo.

I framework di Python sono notevolmente evoluti negli ultimi anni, il che ha aumentato le sue capacità con il deep learning. Ci sono stati il rilascio di librerie di alto livello come TensorFlow e altre.

Oltre 8,2 milioni di sviluppatori in tutto il mondo si affidano a Python per la codifica e c’è una buona ragione per questo. È una scelta preferita per l’analisi dei dati, la scienza dei dati, il machine learning e l’AI. La sua vasta libreria di ecosistema consente ai pratici di machine learning di accedere, gestire, trasformare e elaborare i dati con facilità. Offre anche indipendenza dalla piattaforma, minore complessità e migliore leggibilità.

Le librerie e i pacchetti predefiniti forniscono codice di base, il che significa che gli ingegneri di machine learning non devono iniziare a scrivere da zero. E poiché il machine learning richiede un’elaborazione continua dei dati, le librerie e i pacchetti predefiniti di Python assistono con quasi ogni compito. Tutto ciò porta a un tempo di sviluppo ridotto e a un miglioramento della produttività quando si lavora con applicazioni di machine learning complesse.

Alcuni dei più grandi giganti tecnologici del mondo come Google (GOOGL ), Instagram, Facebook (META ), Dropbox (DBX ), Netflix (NFLX ), Walt Disney, YouTube, Uber e Amazon (AMZN ) preferiscono Python come linguaggio di programmazione.

Mentre Python si distingue chiaramente come il linguaggio più popolare, ce ne sono altri che devono essere presi in considerazione. I primi cinque sono Python, R, C/C++, Java e JavaScript. Il secondo posto dopo Python è generalmente considerato C/C++. Java è vicina, e mentre Python è spesso paragonato a R, non competono realmente in termini di popolarità. In sondaggi che coinvolgono data scientist, R ha spesso raggiunto il più basso rapporto di priorità all’uso tra i cinque linguaggi. JavaScript è spesso collocato nella parte inferiore della lista.

Mentre non è così popolare come i primi cinque, ci sono altri linguaggi che i pratici di machine learning utilizzano e che valgono la pena di considerare, come Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave e SAS.

Scegliere in Base alla Tua Applicazione

Quando si sceglie il miglior linguaggio per il machine learning, il fattore più importante è considerare il tipo di progetto su cui si sta lavorando o le specifiche applicazioni.

Se stai cercando di lavorare sull’analisi dei sentimenti, la tua migliore scommessa sarebbe probabilmente Python o R, mentre aree come la sicurezza della rete e la rilevazione delle frodi trarrebbero vantaggio di più da Java. Una delle ragioni dietro questo è che gli algoritmi di sicurezza della rete e di rilevamento delle frodi sono spesso utilizzati da grandi organizzazioni e queste sono generalmente le stesse che preferiscono Java per i team di sviluppo interni.

Quando si tratta di aree meno focalizzate sull’impresa come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’analisi dei sentimenti, Python offre una soluzione più facile e veloce per la costruzione degli algoritmi grazie alla sua vasta raccolta di librerie specializzate.

Per quanto riguarda C/C++, il linguaggio è spesso utilizzato per l’intelligenza artificiale nei giochi e nella locomozione dei robot. Il linguaggio di machine learning offre un alto livello di controllo, prestazioni ed efficienza a causa delle sue librerie di intelligenza artificiale altamente sofisticate.

R inizia a farsi notare nelle aree della bioingegneria e della bioinformatica e da tempo è stato utilizzato nella statistica biomedica all’interno e all’esterno dell’ambito accademico. Ma se stiamo parlando di sviluppatori nuovi alla scienza dei dati e al machine learning, JavaScript è spesso preferito.

Il Linguaggio è Secondario alle Competenze

Quando si entra nel mondo del machine learning e si sceglie quale linguaggio utilizzare, è importante riconoscere che il linguaggio che si impara è secondario al padroneggiamento dei concetti di base di machine learning. In altre parole, è necessario coltivare competenze di base di analisi dei dati.

Se non hai una conoscenza fondamentale di statistica, apprendimento profondo, processi di sistema e progettazione, sarà molto difficile scegliere i modelli giusti o risolvere problemi di machine learning complessi.

Se sei nuovo all’analisi dei dati e al machine learning, allora Python dovrebbe essere in cima alla tua lista. Come abbiamo discusso, Python è sintatticamente lineare e più facile da imparare di altri linguaggi. Ma se sei già un programmatore esperto con anni di esperienza alle spalle, in particolare esperienza con un certo linguaggio, potrebbe essere meglio rimanere con ciò che già conosci.

Ci sono alcune competenze essenziali di machine learning che renderanno più facile scegliere un linguaggio. Alcune di queste competenze includono competenze di ingegneria del software, competenze di scienza dei dati, competenze di apprendimento profondo, programmazione dinamica e elaborazione audio e video.

Se il tuo background professionale è fortemente coinvolto con la scienza dei dati, è probabile che sia meglio dare priorità a Python. Il linguaggio di machine learning più popolare è fortemente integrato con la scienza dei dati, il che è la ragione per cui è diventato il linguaggio preferito dei data scientist. Ma se il tuo background coinvolge l’analisi dei dati e la statistica, R è fortemente personalizzato per te.

Gli sviluppatori front-end spesso hanno già esperienza con JavaScript, il che rende più facile estendere il suo utilizzo al machine learning. Gli ingegneri di hardware e elettronica informatica spesso scelgono C/C++ rispetto agli altri linguaggi e evitano specificamente JavaScript, Java e R.

Il linguaggio meno popolare, Java, è prioritario per gli sviluppatori di applicazioni desktop front-end dati la sua efficienza con le applicazioni focalizzate sull’impresa. Se stai lavorando per una grande impresa, l’azienda potrebbe anche dirti di imparare Java. È meno comune per i principianti che iniziano il loro viaggio di machine learning scegliere Java di propria iniziativa.

Come puoi vedere da questo articolo, c’è molto che va considerato quando si sceglie il miglior linguaggio per il machine learning. Non è così semplice come dire che uno è il “migliore”. Dipende tutto dalla tua esperienza, dal tuo background professionale e dalle applicazioni. Ma linguaggi popolari come Python, C++, Java e R dovrebbero sempre essere considerati per primi.