ビッグデータ用のPython：ビッグデータ用にPythonを選択する説得力のある上位12の理由

Pythonとは何ですか？

Pythonは、データサイエンス、機械学習、深層学習、人工知能で最も広く使用されているプログラミング言語です。 これは、ビッグデータ分析の主要なプログラミング言語の1つです。 これは、高度なモバイルアプリケーション、Webサイト、Webアプリケーション、およびデスクトップアプリケーションの開発に役立つ汎用のインタプリタプログラミング言語です。

GuidoVanRossumがPython言語を発明しました。 当初は、オランダのCentrum Wiskunde＆Informatica（CWI）によって開発されたファーマープログラミング言語ABCの欠陥を排除するために作成されました。 Pythonのアプリケーションの1つは、動的バインディングや動的型付けなどのさまざまな専門分野を使用するRapidApplicationDevelopmentです。

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ビッグデータにPythonを使用する理由

Pythonプログラミング言語で構築するために使用できるアプリケーションには多くの種類があります。 しかし、Pythonは、アクセスのしやすさ、時間効率、結果、メリット、関与を向上させます。 Python言語には多くの利点があり、Java、Rなどの他の言語よりも多くの利点があります。

Pythonは、時間内にプロジェクトの目標を達成するのに役立ち、ハードルはありません。 Pythonの最も優れている点は、いつでもデータサイエンスやビッグデータプロジェクトの任意のプログラミング言語に簡単に移行できることです。 これにより、企業内のあらゆるプロジェクトでPythonの効率が向上します。

人工知能、モノのインターネットなど、専門家や多くの開発者が指摘するように、Pythonは最も適切なプログラミング言語の1つになっています。 これは、企業がプロジェクトの目標を時間どおりに完了するのに大いに役立ち、同時に開発者にも有利に働きます。

ビッグデータにおけるPythonの利点

ここで説明するPythonには、さらに多くの理由と利点があります。

1.データの視覚化

他のプログラミング言語と比較すると、Pythonプログラミング言語には多くの視覚化パッケージがあります。 この場合、Pythonは競合他社のプログラミング言語Rを簡単に打ち負かします。NetworkX、Pyga、Matplotit、Plotlyは、Pythonプログラミング言語の視覚化パッケージの一部です。 読む：Python vs R

2.無制限のデータ処理

開発者は、Pythonパッケージを介したデータ処理のために大量のデータを自由にロードでき、データの処理を制限しません。

3.大規模なコミュニティサポート

データの専門家と開発者の大規模なコミュニティがあり、お互いに共有された助けと知識を使って問題をリアルタイムで解決しています。

4.スケーラビリティ

Pythonは、スケーラビリティに関しては最高のプログラミング言語です。 データの数を増やすと、データの処理速度をすばやく上げることができます。 JavaやRなどの他のプログラミング言語は、Pythonプログラミング言語のように拡張できません。 他のプログラミング言語は、大量のデータを処理できません。 一方、Pythonプログラミング言語は非常にスムーズで、大量のデータを簡単に処理できます。

5.柔軟性

Pythonプログラミング言語も最も柔軟な言語の1つです。 MySQLデータベースをダウンロードするだけで簡単にバックアップを作成できます。

6.学習のしやすさ

プログラマー以外の人もPythonの構文をざっと読むことができるため、Pythonプログラミング言語をすばやく習得できます。 Python言語を学習または理解するために、プログラマーや開発者である必要はありません。 大規模なコミュニティからの時間通りのPythonプログラミング言語のサポートは、多くのライブの問題を解決するのに役立ちます。 実際のアプリケーションでPythonを使用することで、Pythonをすばやく学ぶこともできます。

7.Hadoopとの高い互換性

ビッグデータにPythonを選択する主な理由の1つは、ビッグデータとHadoopの間に安全な固有の機能を作成できることです。 Pythonには、Hadoopに優れたサポートを提供するPyDoopPackageなどのパッケージがあります。

Hadoopは、PyDoopパッケージのHDFS APIを使用して、HadoopMapReduceアプリケーションとプログラムを作成できます。 また、HDFS APIを使用して、グローバルファイルシステムまたはディレクトリからファイルにアクセス、書き込み、および読み取ることも簡単です。 HadoopのMapReduceAPIを使用して複雑な問題を解決するには、プログラミングの労力がはるかに少なくて済みます。

8.多くの強力な科学図書館パッケージ

Pythonライブラリには、ビッグデータ処理に最適な多くの科学ライブラリパッケージがあります。 Pythonで最も重要なライブラリのいくつかをチェックしてみましょう。

• SciPy

このPythonライブラリパッケージは、技術的および科学的な計算に使用されます。 FFT、ODEソルバー、信号と画像処理、補間、線形代数など、データエンジニアリングタスクとデータサイエンス用のモジュールにはさまざまな種類があります。

• NumPy

データの科学計算の元のパッケージはNumPyです。 さまざまなデータベースとの簡単な統合、汎用データの多次元配列のサポート、乱数クランチ、フーリエ変換、線形代数など、NumPyでサポートされているものはたくさんあります。

• パンダ

Pandaspythonライブラリはデータ分析に使用されます。 データの操作など、パンダを使用して行われる操作にはさまざまな種類があります。 データの操作は、数値テーブルと時系列テーブルで操作できます。 このライブラリには、データのさまざまな構造を処理するのに役立ついくつかの関数もあります。

9.プログラミングスコープ

データフレーム、マトリックス、辞書、タプル、セット、リンクリストなど、Pythonプログラミング言語でサポートされている多くの種類の概念が、データ構造にあります。 Pythonは、オブジェクト指向プログラミング（OOP）の概念に基づいているため、これらすべてのデータ構造をサポートできます。

10.プラットフォームの範囲

モバイルアプリ開発、Webサイト開発、Webアプリケーション、データ処理アプリケーション、グラフィックユーザーインターフェイスアプリケーションなどの開発は、Pythonプログラミング言語によって簡単にサポートされます。 Pythonプログラミング言語が汎用言語だからです。

11.データ処理のサポート

Pythonは、データの処理と主に非構造化データの処理に関して非常に協力的です。 また、画像データ、テキストデータ、音声データが含まれているため、ソーシャルメディアからのデータを処理する場合にも役立ちます。 ソーシャルメディアからのすべての非構造化データは、Pythonの組み込み機能を使用して迅速に処理され、データのタイプを識別します。

12.ウルトラデータ処理速度

コードを記述して実行する開発者による高速データ処理が期待されています。 Pythonでは、データを処理するための超高速の処理を提供するという特徴があります。 プログラムはPythonプログラミング言語の単純なコードで記述されているため、データコードはわずかな時間で実行されます。

13.より少ないコード

Pythonプログラミング言語の最良の部分は、わずか数行のコーディングでアプリケーションやプログラムを開発するために簡単に使用できることです。 Pythonはネスト構造に従うため、読みやすさが向上しています。 また、組み込みの機能により、データの種類を自動的に識別できます。

結論

ビッグデータは、多くのデータ処理、操作、視覚化などを必要とするコンピュータサイエンスの分野です。Pythonは、ビッグデータ空間の問題を処理するための最もよく知られたプログラミング言語です。 この記事があなたにとって有益であり、ビッグデータとPythonがそれに最も適している理由について明確になっていることを願っています。

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