Python para Big Data: las 12 razones más convincentes para elegir Python para Big Data

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación que se usa más ampliamente en ciencia de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial. Es uno de los lenguajes de programación líderes en Big Data Analysis. Es un lenguaje de programación interpretado y de propósito general que ayuda a desarrollar aplicaciones móviles avanzadas, sitios web, aplicaciones web y aplicaciones de escritorio.

Guido Van Rossum inventó el lenguaje Python. Inicialmente, se creó para eliminar fallas en el lenguaje de programación para agricultores ABC, que fue desarrollado por Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) en los Países Bajos. Una de las aplicaciones de Python es el desarrollo rápido de aplicaciones, que utiliza varias especialidades, como el enlace dinámico y la tipificación dinámica.

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¿Por qué Python para Big Data?

Hay muchos tipos de aplicaciones que se pueden usar para construir con el lenguaje de programación Python. Pero Python ofrece una mayor facilidad de acceso, eficiencia de tiempo, mejores resultados, mejores beneficios y participación. Hay muchos beneficios del lenguaje Python, que son más que otros lenguajes como Java, R y muchos más.

Python ayuda a cumplir el objetivo del proyecto dentro del tiempo y sin obstáculos. La mejor parte de Python es que se puede migrar fácilmente a cualquier lenguaje de programación deseado de cualquier ciencia de datos o proyectos de big data en cualquier momento. Esto trae una mayor eficiencia de Python para cualquier proyecto en una empresa.

Para la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas y muchos más, Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más adecuados como apuntan expertos y muchos desarrolladores. Ayuda mucho a las empresas a completar el objetivo de un proyecto a tiempo y también favorece a los desarrolladores al mismo tiempo.

El beneficio de Python en Big Data

Hay muchas más razones y beneficios de Python que vamos a discutir aquí:

1. Visualización de datos

Hay muchos paquetes de visualización en el lenguaje de programación Python en comparación con otros lenguajes de programación. En este caso, Python supera fácilmente a su competidor, el lenguaje de programación R. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly son algunos de los paquetes de visualización en el lenguaje de programación Python. Leer: Python vs R

2. Procesamiento de datos ilimitado

Los desarrolladores pueden cargar un gran volumen de datos para el procesamiento de datos a través de paquetes de python, y no limita el procesamiento de datos.

3. Gran apoyo de la comunidad

Existe una gran comunidad de expertos en datos y desarrolladores donde los problemas se resuelven en tiempo real con la ayuda y el conocimiento compartido entre ellos.

4. Escalabilidad

Python es el mejor lenguaje de programación cuando se trata de escalabilidad. Puede aumentar rápidamente la velocidad de procesamiento de datos cada vez que aumenta el recuento de datos. Otros lenguajes de programación como Java o R no pueden escalar como el lenguaje de programación Python. Otros lenguajes de programación no pueden manejar el gran volumen de datos. Por otro lado, el lenguaje de programación Python es muy fluido y fácil de manejar una gran cantidad de datos.

5. Flexibilidad

El lenguaje de programación Python es también uno de los lenguajes más flexibles. Uno puede crear fácilmente una copia de seguridad de la base de datos MySQL simplemente descargándola.

6. Facilidad de aprendizaje

El lenguaje de programación Python se puede aprender rápidamente porque una persona que no sea programador también puede hojear la sintaxis de Python. No es necesario ser programador o desarrollador para aprender o comprender el lenguaje Python. El soporte para el lenguaje de programación python a tiempo de la gran comunidad ayuda a resolver muchos problemas en vivo. También se puede aprender Python rápidamente usando Python en aplicaciones del mundo real.

7. Alta compatibilidad con Hadoop

Una de las principales razones para elegir Python para Big Data es que puede crear una capacidad inherente segura entre Big Data y Hadoop. Hay paquetes en Python, como PyDoop Package, que brinda un excelente soporte para Hadoop.

Hadoop puede escribir aplicaciones y programas de Hadoop MapReduce utilizando la API HDFS de PyDoop Package. También es fácil acceder, escribir y leer el archivo desde sistemas de archivos o directorios globales utilizando la API de HDFS. Se necesita mucho menos esfuerzo en la programación para resolver un problema complicado mediante el uso de MapReduce API de Hadoop.

8. Muchos paquetes de biblioteca científica potentes

Hay muchos paquetes de bibliotecas científicas en la biblioteca de Python que son mejores para el procesamiento de Big Data. Veamos algunas de las bibliotecas más importantes de Python:

• SciPy

Este paquete de biblioteca de python se utiliza para cálculos técnicos y científicos. Hay muchos tipos de módulos para tareas de ingeniería de datos y ciencia de datos, como FFT, solucionadores ODE, procesamiento de señales e imágenes, interpolación y álgebra lineal.

• NumPy

El paquete original para computación científica de datos es NumPy. NumPy admite muchas cosas, como una fácil integración con diferentes bases de datos, compatibilidad con una matriz multidimensional de datos genéricos, procesamiento de números aleatorios, transformadas de Fourier, álgebra lineal y muchas más.

• pandas

La biblioteca Python de Pandas se utiliza en el análisis de datos. Hay muchos tipos diferentes de operaciones realizadas con Pandas, como la manipulación de datos. La manipulación de datos se puede operar en tablas numéricas y tablas de series temporales. También hay algunas funciones en esta biblioteca que ayudan a manejar las diferentes estructuras de datos.

9. Alcance de la programación

Hay muchos tipos de conceptos en una estructura de datos, como marcos de datos, matrices, diccionarios, tuplas, conjuntos, listas enlazadas y muchos más que son compatibles con el lenguaje de programación Python. Python puede soportar todas estas estructuras de datos porque viene bajo el concepto de Programación Orientada a Objetos (OOP).

10. Alcance de las plataformas

El lenguaje de programación Python admite fácilmente el desarrollo de aplicaciones móviles, el desarrollo de sitios web, las aplicaciones web, las aplicaciones de procesamiento de datos, la aplicación de interfaz gráfica de usuario y muchas más. Es porque el lenguaje de programación Python es un lenguaje de propósito general.

11. Soporte para el procesamiento de datos

Python es un gran apoyo en términos de procesamiento de datos y principalmente para manejar datos no estructurados. También es beneficioso cuando se trata de procesar datos de redes sociales porque contiene datos de imagen, datos de texto y datos de voz. Todos los datos no estructurados de las redes sociales se procesan rápidamente mediante una función incorporada en Python para identificar el tipo de datos.

12. Ultra velocidad de procesamiento de datos

Existe la expectativa de un procesamiento rápido de datos por parte de cualquier desarrollador para escribir y ejecutar los códigos. En Python, tiene una característica que proporciona ultra velocidad de procesamiento para procesar los datos. Los códigos de datos se ejecutan en una fracción de tiempo porque los programas están escritos en códigos simples del lenguaje de programación python.

13. Códigos menores

La mejor parte del lenguaje de programación python sería que se puede usar fácilmente para desarrollar aplicaciones y programas con solo unas pocas líneas de codificación. Python tiene una buena legibilidad mejorada porque sigue la estructura de nido. También puede identificar los tipos de datos automáticamente debido a sus características incorporadas.

Conclusión

Big Data es el campo de la informática que requiere mucho procesamiento de datos, manipulación, visualización, etc. Python es el lenguaje de programación más conocido para manejar problemas en el espacio de Big Data. Esperamos que este artículo le haya resultado informativo y le haya dejado claro acerca de Big Data y por qué Python es el más adecuado para ello.

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