بايثون للبيانات الضخمة: أهم 12 سببًا مقنعًا لاختيار بايثون للبيانات الضخمة

ما هي لغة بايثون؟

Python هي لغة برمجة تستخدم على نطاق واسع في علوم البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي. إنها إحدى لغات البرمجة الرائدة في تحليل البيانات الضخمة. إنها لغة برمجة للأغراض العامة ومفسرة تساعد على تطوير تطبيقات الهاتف المحمول المتقدمة ومواقع الويب وتطبيقات الويب وتطبيقات سطح المكتب.

اخترع جيدو فان روسوم لغة الثعبان. في البداية ، تم إنشاؤه لإزالة العيوب في لغة برمجة المزارعين ABC التي تم تطويرها بواسطة Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) في هولندا. أحد تطبيقات Python هو Rapid Application Development الذي يستخدم تخصصات مختلفة مثل الربط الديناميكي والكتابة الديناميكية.

تعلم دورات علوم البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

لماذا بايثون للبيانات الضخمة؟

هناك العديد من أنواع التطبيقات التي يمكن استخدامها في بناء لغة برمجة Python. لكن Python توفر سهولة أفضل في الوصول ، وكفاءة في الوقت ، ونتائج أفضل ، ومزايا ومشاركة أفضل. هناك العديد من الفوائد من Python Language ، وهي أكثر من لغات أخرى مثل Java و R وغيرها الكثير.

تساعد Python في تحقيق هدف المشروع في الوقت المناسب وبدون عقبات. أفضل جزء في Python هو أنه يمكن ترحيلها بسهولة إلى أي لغة برمجة مرغوبة لأي علم بيانات أو مشاريع بيانات كبيرة في أي وقت. يؤدي هذا إلى زيادة كفاءة Python لأي مشروع في الشركة.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء وغير ذلك الكثير ، أصبحت Python واحدة من أكثر لغات البرمجة ملاءمةً كما أشار الخبراء والعديد من المطورين. إنه يساعد الشركات كثيرًا في إكمال هدف المشروع في الوقت المحدد ويفضل أيضًا المطورين في نفس الوقت.

فائدة بايثون في البيانات الضخمة

هناك العديد من الأسباب والفوائد من بايثون التي سنناقشها هنا:

1. تصور البيانات

هناك العديد من حزم التصور في لغة برمجة Python عند مقارنتها بلغات البرمجة الأخرى. في هذه الحالة ، تتفوق Python بسهولة على لغة البرمجة المنافسة R. NetworkX ، Pyga ، Matplotit ، Plotly هي بعض حزم التصور في لغة برمجة Python. قراءة: Python vs R.

2. معالجة غير محدودة للبيانات

يتمتع المطورون بحرية تحميل حجم كبير من البيانات لمعالجة البيانات من خلال حزم Python ، ولا يحد ذلك من معالجة البيانات.

3. دعم المجتمع الكبير

هناك مجتمع كبير من خبراء البيانات والمطورين حيث يتم حل المشكلات في الوقت الفعلي بمساعدة ومعرفة مشتركة بين بعضهم البعض.

4. قابلية التوسع

Python هي أفضل لغة برمجة عندما يتعلق الأمر بقابلية التوسع. يمكنه زيادة سرعة معالجة البيانات بسرعة كلما زاد عدد البيانات. لغات البرمجة الأخرى مثل Java أو R غير قادرة على القياس مثل لغة برمجة Python. لغات البرمجة الأخرى غير قادرة على التعامل مع الحجم الكبير من البيانات. من ناحية أخرى ، فإن لغة برمجة Python سلسة للغاية وسهلة التعامل مع كمية هائلة من البيانات.

5. المرونة

تعد لغة برمجة Python أيضًا واحدة من أكثر اللغات مرونة. يمكن للمرء بسهولة إنشاء نسخة احتياطية من قاعدة بيانات MySQL بمجرد تنزيلها.

6. سهولة التعلم

يمكن تعلم لغة برمجة Python بسرعة لأن غير المبرمج يمكنه أيضًا تخطي بناء جملة Python. ليست هناك حاجة لأن تكون مبرمجًا أو مطورًا لتعلم أو فهم لغة Python. يساعد دعم لغة برمجة Python في الوقت المحدد من المجتمع الكبير في حل العديد من المشكلات الحية. يمكن للمرء أيضًا تعلم Python بسرعة باستخدام Python في تطبيقات العالم الحقيقي.

7. عالية التوافق مع Hadoop

أحد الأسباب الرئيسية لاختيار Python للبيانات الضخمة هو أنه يمكنها إنشاء قدرة متأصلة آمنة بين Big Data و Hadoop. توجد حزم في Python مثل PyDoop Package التي توفر دعمًا ممتازًا لبرنامج Hadoop.

يمكن لبرنامج Hadoop كتابة تطبيقات وبرامج Hadoop MapReduce باستخدام واجهة برمجة تطبيقات HDFS من حزمة PyDoop. من السهل أيضًا الوصول إلى الملف وكتابته وقراءته من أنظمة أو أدلة الملفات العالمية باستخدام HDFS API. هناك حاجة إلى بذل جهد أقل في البرمجة لحل مشكلة معقدة باستخدام MapReduce API من Hadoop.

8. العديد من حزم المكتبة العلمية القوية

توجد العديد من حزم المكتبات العلمية في مكتبة Python وهي الأفضل لمعالجة البيانات الضخمة. دعونا نتحقق من بعض أهم المكتبات في بايثون:

• SciPy

تُستخدم حزمة مكتبة Python هذه للحسابات التقنية والعلمية. هناك العديد من أنواع الوحدات النمطية لمهام هندسة البيانات وعلوم البيانات مثل FFT و ODE solvers والإشارات ومعالجة الصور والاستيفاء والجبر الخطي.

• نومبي

الحزمة الأصلية للحوسبة العلمية على البيانات هي NumPy. هناك العديد من الأشياء التي يدعمها NumPy مثل سهولة التكامل مع قواعد البيانات المختلفة ، ودعم مصفوفة متعددة الأبعاد من البيانات العامة ، وطحن الأرقام العشوائية ، وتحويلات فورييه ، والجبر الخطي وغيرها الكثير.

• الباندا

تستخدم مكتبة Pandas python في تحليل البيانات. هناك العديد من أنواع العمليات المختلفة التي يتم إجراؤها باستخدام Pandas ، مثل التلاعب بالبيانات. يمكن تشغيل معالجة البيانات على جداول رقمية وجداول السلاسل الزمنية. هناك أيضًا بعض الوظائف في هذه المكتبة والتي تساعد في التعامل مع الهياكل المختلفة للبيانات.

9. مجال البرمجة

هناك العديد من أنواع المفاهيم في بنية البيانات مثل إطارات البيانات والمصفوفة والقواميس و Tuples والمجموعات والقوائم المرتبطة وغيرها الكثير التي تدعمها لغة برمجة Python. يمكن أن تدعم Python كل هياكل البيانات هذه لأنها تندرج تحت مفهوم البرمجة الشيئية (OOP).

10. نطاق المنصات

يتم دعم تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة وتطوير مواقع الويب وتطبيقات الويب وتطبيقات معالجة البيانات وتطبيق واجهة المستخدم الرسومية وغيرها الكثير بسهولة بواسطة لغة برمجة Python. ذلك لأن لغة برمجة بايثون هي لغة عامة الغرض.

11. دعم معالجة البيانات

تعد Python داعمة للغاية من حيث معالجة البيانات وبشكل أساسي للتعامل مع البيانات غير المهيكلة. إنه مفيد أيضًا عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي لأنها تحتوي على بيانات الصورة والبيانات النصية والبيانات الصوتية. تتم معالجة جميع البيانات غير المهيكلة من وسائل التواصل الاجتماعي بسرعة باستخدام ميزة مضمنة في Python لتحديد نوع البيانات.

12. سرعة معالجة البيانات الفائقة

هناك توقع بمعالجة البيانات بسرعة من قبل أي مطور لكتابة الرموز وتنفيذها. في Python ، لها خاصية توفر سرعة معالجة فائقة لمعالجة البيانات. يتم تنفيذ أكواد البيانات في جزء صغير من الوقت لأن البرامج مكتوبة بأكواد بسيطة من لغة برمجة Python.

13. أقل رموز

أفضل جزء في لغة برمجة Python هو أنه يمكن استخدامها بسهولة لتطوير التطبيقات والبرامج ببضعة أسطر من الترميز. تتمتع Python بإمكانية قراءة جيدة متزايدة لأنها تتبع بنية العش. يمكنه أيضًا تحديد أنواع البيانات تلقائيًا بسبب ميزاته الداخلية.

خاتمة

البيانات الكبيرة هي مجال علوم الكمبيوتر الذي يتطلب الكثير من معالجة البيانات والتلاعب والتصور وما إلى ذلك. Python هي أشهر لغة برمجة للتعامل مع المشكلات في مساحة البيانات الكبيرة. نأمل أن يكون هذا المقال مفيدًا لك وأن يكون واضحًا حول البيانات الضخمة ولماذا تعد Python الأنسب لها.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - على - 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.