Quali competenze di programmazione occorrono per lavorare nella AI e cyber?

 

E' una domanda che non ha una risposta semplice.


In effetti unire i due mondi, AI e Cyber, complica notevolmente le cose.

Ma cerchiamo di dare comunque qualche indicazione per quei giovani che ancora sono in tempo per scegliere una professione emergente.

Iniziamo con cercare risposta ad alcune domande che ci guideranno lungo il percorso formativo. Ecco gli argomenti che, seppur brevemente, tratteremo in questo articolo:

Perchè la programmazione?

E' spesso indispensabile studiare uno o più linguaggi di programmazione, ciò è particolarmente vero se se si vuole lavorare nel campo dell'informatica o delle nuove tecnologie.

Ogni linguaggio di programmazione ha le sue peculiarità e le sue aree di forza. Imparare più linguaggi di programmazione ti rende più adattabile e in grado di affrontare una varietà di compiti e problemi.

Alcuni linguaggi sono più adatti per determinati compiti o settori. Ad esempio, Python è spesso utilizzato nell'analisi dei dati e nell'intelligenza artificiale, mentre JavaScript è comunemente usato nello sviluppo web. Imparare più linguaggi ti consente di lavorare con successo in diversi domini di applicazione.

Imparare più linguaggi ti permette di approfondire la comprensione di concetti quali le variabili, i cicli, le funzioni, l'orientamento agli oggetti, inoltre può essere una sfida stimolante e gratificante. Espandere il tuo repertorio linguistico nel campo della programmazione dà la possibilità di continuare a crescere e migliorare come programmatore. Se poi ci pensiamo un attimo, consideriamo i benefici dell'apprendimento di nuove lingue e paragoniamoli a quelli della programmazione. Si dice che imparare nuove lingue tenga il cervello attivo e favorisca il suo ringiovanimento. L'apprendimento di nuovi linguaggi di programmazione può avere benefici simili sulla salute mentale e cognitiva.

Infine, ma non meno importante, le opportunità di lavoro nel campo dell'informatica spesso richiedono la conoscenza di più linguaggi di programmazione. Essere competenti in più linguaggi può aumentare le possibilità di trovare lavoro e ti permette di scegliere tra un più ampio ventaglio di opportunità.



Quali linguaggi studiare?

Python: È uno dei linguaggi più popolari nel campo dell'IA grazie alla sua semplicità, flessibilità e alla vasta gamma di librerie specializzate come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, interpretato e multi-paradigma. È noto per la sua sintassi chiara e leggibile, che lo rende molto adatto sia ai principianti che agli sviluppatori esperti. Creato da Guido van Rossum e rilasciato per la prima volta nel 1991, Python ha guadagnato una notevole popolarità nel corso degli anni grazie alla sua semplicità, versatilità e alla vasta gamma di librerie e framework disponibili.


R: È ampiamente utilizzato nell'analisi statistica e nell'apprendimento automatico, con una forte comunità di sviluppatori che supporta librerie come caret e e1071.


Java: È utilizzato per lo sviluppo di applicazioni enterprise e ha una presenza significativa nei sistemi di sicurezza informatica, specialmente per lo sviluppo di software robusti e sicuri.


C++: È ampiamente utilizzato nel campo della sicurezza informatica per lo sviluppo di software ad alte prestazioni e applicazioni che richiedono un controllo preciso sulla memoria e sulle risorse del sistema.


JavaScript: È cruciale per lo sviluppo di applicazioni web e mobile, e il suo utilizzo nell'IA è in crescita grazie alle librerie come TensorFlow.js per l'esecuzione di modelli di machine learning direttamente nel browser.


Scala: È un linguaggio funzionale che esegue sulla JVM (Java Virtual Machine) ed è utilizzato per lo sviluppo di sistemi di elaborazione distribuita e scalabili, che possono essere importanti nell'analisi dei dati e nell'IA.


Go: È apprezzato per le sue prestazioni, la semplicità di sviluppo e la concorrenza incorporata. Viene utilizzato in progetti di sicurezza informatica, come lo sviluppo di strumenti per il monitoraggio e l'analisi dei dati.


Lisp: È un linguaggio di programmazione funzionale storico che ha ancora una certa rilevanza nell'IA, specialmente in settori come l'elaborazione del linguaggio naturale e la ricerca simbolica.


SQL: Anche se non è un linguaggio di programmazione nel senso tradizionale, è fondamentale per l'estrazione e la manipolazione dei dati, che sono essenziali sia per l'IA che per la sicurezza informatica.


Swift: È il linguaggio di programmazione principale per lo sviluppo di app iOS e macOS, e il suo utilizzo nell'IA sta crescendo grazie alla disponibilità di librerie e framework come Core ML.

Naturalmente è difficile immaginare di studiare tutti questi linguaggi assieme, ma se avete già chiaro cosa volete fare, potete considerare anche delle alternative a Python.

Perchè Python?


Python è un linguaggio interpretato, cioè il codice sorgente viene eseguito direttamente da un interprete senza la necessità di essere compilato in un linguaggio a basso livello. Questo lo rende molto flessibile e portabile su diverse piattaforme. È un linguaggio estremamente ricco e potente che può essere utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, dall'automazione di compiti semplici all'implementazione di complessi algoritmi di intelligenza artificiale.


Per un neofita, Python è spesso considerato il linguaggio più semplice da imparare e utilizzare, in primo luogo perché possiede una sintassi chiara e leggibile. L'indentazione significativa aiuta a mantenere il codice ben organizzato e facilmente comprensibile. Inoltre esiste un'ampia documentazione e risorse online per imparare Python, rendendo più facile per i principianti ottenere supporto e risolvere i propri problemi di programmazione.

Python ha una comunità di sviluppatori molto attiva e accogliente, pronta ad aiutare i principianti e condividere conoscenze ed esperienze.Python per le sue caratteristiche è spesso raccomandato come il primo linguaggio di programmazione per i principianti che vogliono imparare a programmare.

Come studiare Python?

Si inizia, come per tutte le cose nuove, con il comprendere i concetti fondamentali, come le variabili, i tipi di dati, gli operatori, le strutture di controllo (if, for, while...), le funzioni e le liste. Una volta familiarizzato con questi concetti sarà relativamente semplice fare il salto di qualità che conduce verso la comprensione e l'impiego degli oggetti e delle librerie.

La pratica è essenziale come e forse più dello studio. Scrivere codice regolarmente, provare a risolvere esercizi e progetti pratici presi dalla vita di tutti i giorni, magari anche dalla scuola, consente di applicare ciò si è imparato nella teoria.

Esistono molti tutorial, corsi e risorse online, disponibili gratuitamente, per imparare Python.Sfruttale!

Studia il codice scritto da altri programmatori e prova a capire cosa hanno fatto.Prova a modificare delle parti di codice e cerca di capire se è comprensibile e come migliorare la conprensibilità.


Unisciti a forum online, gruppi di studio o comunità di sviluppatori locali. Interagire con altri programmatori ti offre l'opportunità di condividere conoscenze, porre domande e ricevere feedback sui tuoi progetti.

La documentazione ufficiale di Python è una risorsa preziosa che fornisce informazioni dettagliate su tutte le funzionalità del linguaggio. Prenditi del tempo per leggerla e tieni a portata i link utili per consultarla quando necessario.

Soprattutto, occorre essere costanti e pazienti e non avere paura di fare errori. Sbagliando si impara! 

Alessandro Rugolo