빅 데이터용 Python: 빅 데이터용 Python을 선택해야 하는 12가지 설득력 있는 이유
게시 됨: 2019-12-17목차
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 데이터 과학, 기계 학습, 딥 러닝 및 인공 지능에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 빅 데이터 분석의 주요 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 고급 모바일 응용 프로그램, 웹 사이트, 웹 응용 프로그램 및 데스크톱 응용 프로그램을 개발하는 데 도움이 되는 범용 해석 프로그래밍 언어입니다.
귀도 반 로섬은 파이썬 언어를 발명했습니다. 처음에는 네덜란드의 Centrum Wiskunde & Informatica(CWI)에서 개발한 농부 프로그래밍 언어 ABC의 결함을 제거하기 위해 만들어졌습니다. Python의 응용 프로그램 중 하나는 동적 바인딩 및 동적 타이핑과 같은 다양한 전문 분야를 사용하는 Rapid Application Development입니다.
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왜 빅 데이터를 위한 Python인가?
Python 프로그래밍 언어로 빌드하는 데 사용할 수 있는 여러 유형의 응용 프로그램이 있습니다. 그러나 Python은 더 나은 액세스 용이성, 시간 효율성, 더 나은 결과, 더 나은 이점 및 참여를 제공합니다. Java, R 등과 같은 다른 언어보다 더 많은 Python 언어에는 많은 이점이 있습니다.
Python은 장애물 없이 시간 내에 프로젝트 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. Python의 가장 좋은 점은 데이터 과학 또는 빅 데이터 프로젝트의 원하는 프로그래밍 언어로 언제든지 쉽게 마이그레이션할 수 있다는 것입니다. 이것은 회사의 모든 프로젝트에 대해 Python을 통해 더 높은 효율성을 제공합니다.
인공 지능, 사물 인터넷 등을 위해 Python은 전문가와 많은 개발자가 지적한 대로 가장 적합한 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 기업이 프로젝트의 목표를 정시에 완료하는 데 많은 도움이 되며 동시에 개발자에게도 유리합니다.
빅 데이터에서 Python의 이점
여기에서 논의할 Python의 더 많은 이유와 이점이 있습니다.
1. 데이터 시각화
다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 Python 프로그래밍 언어에는 많은 시각화 패키지가 있습니다. 이 경우 Python은 경쟁 프로그래밍 언어인 R을 쉽게 능가합니다. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly는 Python 프로그래밍 언어의 시각화 패키지 중 일부입니다. 읽기: Python 대 R
2. 무제한 데이터 처리
개발자는 Python 패키지를 통해 데이터 처리를 위해 대용량 데이터를 자유롭게 로드할 수 있으며 데이터 처리에 제한을 두지 않습니다.
3. 대규모 커뮤니티 지원
서로가 공유하는 도움과 지식을 통해 실시간으로 문제가 해결되는 대규모 데이터 전문가 및 개발자 커뮤니티가 있습니다.
4. 확장성
Python은 확장성 면에서 최고의 프로그래밍 언어입니다. 데이터 개수가 늘어날 때마다 데이터 처리 속도를 빠르게 높일 수 있습니다. Java 또는 R과 같은 다른 프로그래밍 언어는 Python 프로그래밍 언어처럼 확장할 수 없습니다. 다른 프로그래밍 언어는 많은 양의 데이터를 처리할 수 없습니다. 반면에 Python 프로그래밍 언어는 매우 부드럽고 방대한 양의 데이터를 처리하기 쉽습니다.
5. 유연성
Python 프로그래밍 언어는 또한 가장 유연한 언어 중 하나입니다. MySQL 데이터베이스를 다운로드하기만 하면 백업을 쉽게 만들 수 있습니다.
6. 배우기 쉬움
프로그래머가 아닌 사람도 Python 구문을 훑어볼 수 있기 때문에 Python 프로그래밍 언어를 빠르게 배울 수 있습니다. 파이썬 언어를 배우거나 이해하기 위해 프로그래머나 개발자가 될 필요는 없습니다. 대규모 커뮤니티의 Python 프로그래밍 언어 지원은 많은 실제 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 실제 응용 프로그램에서 Python을 사용하여 Python을 빠르게 배울 수도 있습니다.
7. Hadoop과의 높은 호환성
빅 데이터용으로 Python을 선택하는 주요 이유 중 하나는 빅 데이터와 Hadoop 간에 안전한 고유 기능을 생성할 수 있기 때문입니다. Python에는 Hadoop에 대한 탁월한 지원을 제공하는 PyDoop 패키지와 같은 패키지가 있습니다.
Hadoop은 PyDoop 패키지의 HDFS API를 사용하여 Hadoop MapReduce 애플리케이션 및 프로그램을 작성할 수 있습니다. 또한 HDFS API를 사용하여 전역 파일 시스템 또는 디렉토리에서 파일에 쉽게 액세스하고, 쓰고, 읽을 수 있습니다. Hadoop의 MapReduce API를 사용하여 복잡한 문제를 해결하려면 프로그래밍에 훨씬 적은 노력이 필요합니다.
8. 많은 강력한 과학 라이브러리 패키지
Python 라이브러리에는 빅 데이터 처리에 가장 적합한 많은 과학 라이브러리 패키지가 있습니다. Python에서 가장 중요한 몇 가지 라이브러리를 살펴보겠습니다.
사이파이
이 파이썬 라이브러리 패키지는 기술 및 과학 계산에 사용됩니다. FFT, ODE 솔버, 신호 및 이미지 처리, 보간 및 선형 대수와 같은 데이터 엔지니어링 작업 및 데이터 과학을 위한 많은 종류의 모듈이 있습니다.
넘파이
데이터에 대한 과학 컴퓨팅을 위한 원래 패키지는 NumPy입니다. 다른 데이터베이스와의 손쉬운 통합, 일반 데이터의 다차원 배열 지원, 난수 처리, 푸리에 변환, 선형 대수 등 NumPy가 지원하는 많은 것들이 있습니다.
판다
Pandas python 라이브러리는 데이터 분석에 사용됩니다. 데이터 조작과 같이 Pandas를 사용하여 수행되는 다양한 종류의 작업이 있습니다. 데이터 조작은 숫자 테이블과 시계열 테이블에서 조작할 수 있습니다. 또한 이 라이브러리에는 다양한 데이터 구조를 처리하는 데 도움이 되는 몇 가지 함수가 있습니다.
9. 프로그래밍 범위
Data Frames, Matrix, Dictionaries, Tuples, Sets, Linked Lists 등과 같은 데이터 구조에는 Python 프로그래밍 언어에서 지원하는 많은 종류의 개념이 있습니다. Python은 객체 지향 프로그래밍(OOP) 개념에 속하기 때문에 이러한 모든 데이터 구조를 지원할 수 있습니다.
10. 플랫폼 범위
모바일 앱 개발, 웹사이트 개발, 웹 애플리케이션, 데이터 처리 애플리케이션, 그래픽 사용자 인터페이스 애플리케이션 등의 개발은 Python 프로그래밍 언어로 쉽게 지원됩니다. 파이썬 프로그래밍 언어가 범용 언어이기 때문입니다.
11. 데이터 처리 지원
Python은 데이터 처리 및 주로 구조화되지 않은 데이터 처리 측면에서 매우 지원적입니다. 또한 이미지 데이터, 텍스트 데이터 및 음성 데이터가 포함되어 있기 때문에 소셜 미디어의 데이터를 처리할 때도 유용합니다. 소셜 미디어의 모든 비정형 데이터는 데이터 유형을 식별하기 위해 Python에 내장된 기능을 사용하여 빠르게 처리됩니다.
12. 울트라 데이터 처리 속도
모든 개발자가 코드를 작성하고 실행하기 위해 빠른 데이터 처리를 기대합니다. Python에서는 데이터를 처리하기 위해 초고속 처리 속도를 제공하는 특성이 있습니다. 프로그램이 파이썬 프로그래밍 언어의 간단한 코드로 작성되기 때문에 데이터 코드는 짧은 시간에 실행됩니다.
13. 작은 코드
파이썬 프로그래밍 언어의 가장 좋은 점은 몇 줄의 코딩으로 응용 프로그램과 프로그램을 쉽게 개발할 수 있다는 것입니다. 파이썬은 네스트 구조를 따르기 때문에 가독성이 좋습니다. 또한 내장된 기능으로 인해 데이터 유형을 자동으로 식별할 수 있습니다.
결론
빅 데이터는 많은 데이터 처리, 조작, 시각화 등이 필요한 컴퓨터 과학 분야입니다. 파이썬은 빅 데이터 공간에서 문제를 처리하는 가장 잘 알려진 프로그래밍 언어입니다. 이 기사가 여러분에게 유익한 정보가 되었기를 바라며 빅 데이터와 Python이 빅 데이터에 가장 적합한 이유에 대해 명확하게 설명했습니다.
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