Python per i Big Data: i 12 principali motivi convincenti per scegliere Python per i Big Data

Cos'è Python?

Python è un linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato in Data Science, Machine Learning, Deep Learning e Intelligenza Artificiale. È uno dei principali linguaggi di programmazione nell'analisi dei Big Data. È un linguaggio di programmazione generico e interpretato che aiuta a sviluppare applicazioni mobili avanzate, siti Web, applicazioni Web e applicazioni desktop.

Guido Van Rossum ha inventato il linguaggio dei pitoni. Inizialmente, è stato creato per eliminare i difetti nel linguaggio di programmazione degli agricoltori ABC, sviluppato da Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) nei Paesi Bassi. Una delle applicazioni di Python è Rapid Application Development che utilizza varie specialità come l'associazione dinamica e la digitazione dinamica.

Impara i corsi di scienza dei dati online dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.

Perché Python per i Big Data?

Esistono molti tipi di applicazioni che possono essere utilizzate per la creazione del linguaggio di programmazione Python. Ma Python offre una migliore facilità di accesso, efficienza in termini di tempo, risultati migliori, vantaggi e coinvolgimento migliori. Ci sono molti vantaggi da Python Language, che sono più di altri linguaggi come Java, R e molti altri.

Python aiuta a raggiungere l'obiettivo del progetto in tempo e senza ostacoli. La parte migliore di Python è che può essere facilmente migrato in qualsiasi linguaggio di programmazione desiderato di qualsiasi data science o progetto di big data in qualsiasi momento. Ciò porta una maggiore efficienza di Python per qualsiasi progetto in un'azienda.

Per l'Intelligenza Artificiale, l'Internet delle Cose e molti altri, Python è diventato uno dei linguaggi di programmazione più adatti come sottolineato da esperti e molti sviluppatori. Aiuta molto le aziende a completare l'obiettivo di un progetto in tempo e allo stesso tempo favorisce anche gli sviluppatori.

Il vantaggio di Python nei Big Data

Ci sono molte altre ragioni e vantaggi di Python di cui parleremo qui:

1. Visualizzazione dei dati

Esistono molti pacchetti di visualizzazione nel linguaggio di programmazione Python rispetto ad altri linguaggi di programmazione. In questo caso, Python batte facilmente il suo linguaggio di programmazione concorrente R. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly sono alcuni dei pacchetti di visualizzazione nel linguaggio di programmazione Python. Leggi: Python contro R

2. Elaborazione dati illimitata

Gli sviluppatori sono liberi di caricare un volume di dati elevato per l'elaborazione dei dati tramite pacchetti Python e non limita l'elaborazione dei dati.

3. Ampio supporto comunitario

Esiste una vasta comunità di esperti di dati e sviluppatori in cui i problemi vengono risolti in tempo reale con l'aiuto e le conoscenze condivise l'uno dall'altro.

4. Scalabilità

Python è il miglior linguaggio di programmazione quando si tratta di scalabilità. Può aumentare rapidamente la velocità di elaborazione dei dati ogni volta che viene aumentato il conteggio dei dati. Altri linguaggi di programmazione come Java o R non sono in grado di scalare come il linguaggio di programmazione Python. Altri linguaggi di programmazione non sono in grado di gestire il grande volume di dati. D'altra parte, il linguaggio di programmazione Python è molto fluido e facile da gestire un'enorme quantità di dati.

5. Flessibilità

Il linguaggio di programmazione Python è anche uno dei linguaggi più flessibili. Si può facilmente creare un backup del database MySQL semplicemente scaricandolo.

6. Facilità di apprendimento

Il linguaggio di programmazione Python può essere appreso rapidamente perché un non programmatore può anche sfogliare la sintassi di Python. Non è necessario essere un programmatore o uno sviluppatore per imparare o comprendere il linguaggio Python. Il supporto puntuale del linguaggio di programmazione Python da parte della grande comunità aiuta a risolvere molti problemi in tempo reale. Si può anche imparare rapidamente Python usando Python nelle applicazioni del mondo reale.

7. Alta compatibilità con Hadoop

Uno dei motivi principali per scegliere Python per i Big Data è che può creare capacità intrinseche sicure tra Big Data e Hadoop. Ci sono pacchetti in Python come PyDoop Package che fornisce un eccellente supporto per Hadoop.

Hadoop può scrivere applicazioni e programmi Hadoop MapReduce utilizzando l'API HDFS dal pacchetto PyDoop. È anche facile accedere, scrivere e leggere il file da file system o directory globali utilizzando l'API HDFS. È necessario uno sforzo molto minore nella programmazione per risolvere un problema complicato utilizzando l'API MapReduce di Hadoop.

8. Molti potenti pacchetti di biblioteche scientifiche

Ci sono molti pacchetti di librerie scientifiche nella libreria Python che sono i migliori per l'elaborazione di Big Data. Diamo un'occhiata ad alcune delle librerie più importanti in Python:

• SciPy

Questo pacchetto di librerie Python viene utilizzato per il calcolo tecnico e scientifico. Esistono molti tipi di moduli per attività di ingegneria dei dati e scienza dei dati come FFT, solutori ODE, elaborazione di segnali e immagini, interpolazione e algebra lineare.

• NumPy

Il pacchetto originale per il calcolo scientifico sui dati è NumPy. Ci sono molte cose che sono supportate da NumPy come la facile integrazione con diversi database, il supporto di una matrice multidimensionale di dati generici, il crunch di numeri casuali, le trasformate di Fourier, l'algebra lineare e molti altri.

• Panda

La libreria Python di Pandas viene utilizzata nell'analisi dei dati. Esistono molti tipi diversi di operazioni eseguite utilizzando Panda, come la manipolazione dei dati. La manipolazione dei dati può essere eseguita su tabelle numeriche e tabelle di serie temporali. Ci sono anche alcune funzioni in questa libreria che aiutano a gestire le diverse strutture dei dati.

9. Ambito di programmazione

Ci sono molti tipi di concetti in una struttura dati come Data Frames, Matrix, Dizionari, Tuple, Insiemi, Liste collegate e molti altri che sono supportati dal linguaggio di programmazione Python. Python può supportare tutte queste strutture di dati perché rientra nel concetto di programmazione orientata agli oggetti (OOP).

10. Ambito delle piattaforme

Lo sviluppo di applicazioni per dispositivi mobili, siti Web, applicazioni Web, applicazioni di elaborazione dati, applicazioni di interfaccia utente grafica e molti altri sono facilmente supportati dal linguaggio di programmazione Python. È perché il linguaggio di programmazione Python è un linguaggio generico.

11. Supporto al trattamento dei dati

Python è molto di supporto in termini di elaborazione dei dati e principalmente per gestire i dati non strutturati. È anche utile quando si tratta di elaborare i dati dai social media perché contiene dati di immagini, dati di testo e dati vocali. Tutti i dati non strutturati dei social media vengono elaborati rapidamente utilizzando una funzionalità integrata in Python per identificare il tipo di dati.

12. Ultra velocità di elaborazione dei dati

C'è un'aspettativa di elaborazione rapida dei dati da parte di qualsiasi sviluppatore per scrivere ed eseguire i codici. In Python, ha una caratteristica che fornisce una velocità di elaborazione ultra per elaborare i dati. I codici dati vengono eseguiti in una frazione di tempo perché i programmi sono scritti in semplici codici del linguaggio di programmazione Python.

13. Codici minori

La parte migliore del linguaggio di programmazione Python sarebbe che può essere facilmente utilizzato per sviluppare applicazioni e programmi con poche righe di codice. Il Python ha una buona leggibilità aumentata perché segue la struttura del nido. Può anche identificare automaticamente i tipi di dati grazie alle sue funzionalità integrate.

Conclusione

I Big Data sono il campo dell'informatica che richiede molta elaborazione, manipolazione, visualizzazione dei dati, ecc. Python è il linguaggio di programmazione più noto per gestire i problemi nello spazio dei Big Data. Ci auguriamo che questo articolo sia stato informativo per te e abbia chiarito i Big Data e il motivo per cui Python è più adatto per questo.

Se sei curioso di conoscere la scienza dei dati, dai un'occhiata al programma Executive PG in Data Science di IIIT-B e upGrad, creato per i professionisti che lavorano e offre oltre 10 casi di studio e progetti, workshop pratici pratici, tutoraggio con esperti del settore, 1 -on-1 con mentori del settore, oltre 400 ore di apprendimento e assistenza al lavoro con le migliori aziende.