Python dla Big Data: 12 najważniejszych powodów, dla których warto wybrać Python dla Big Data

Co to jest Python?

Python to język programowania najczęściej używany w nauce o danych, uczeniu maszynowym, głębokim uczeniu i sztucznej inteligencji. Jest to jeden z wiodących języków programowania w analizie Big Data. Jest to uniwersalny i interpretowany język programowania, który pomaga tworzyć zaawansowane aplikacje mobilne, strony internetowe, aplikacje internetowe i aplikacje desktopowe.

Guido Van Rossum wynalazł język Pythona. Początkowo został stworzony w celu wyeliminowania błędów w języku programowania farmer ABC, który został opracowany przez Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) w Holandii. Jedną z aplikacji Pythona jest Rapid Application Development, który wykorzystuje różne specjalizacje, takie jak dynamiczne wiązanie i dynamiczne pisanie.

Ucz się kursów nauki danych online z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Dlaczego Python dla Big Data?

Istnieje wiele rodzajów aplikacji, które mogą być używane do budowania przez język programowania Python. Ale Python oferuje lepszą łatwość dostępu, oszczędność czasu, lepsze wyniki, większe korzyści i zaangażowanie. Istnieje wiele korzyści z języka Python, które są większe niż inne języki, takie jak Java, R i wiele innych.

Python pomaga w osiągnięciu celu projektu w czasie i bez przeszkód. Najlepszą częścią Pythona jest to, że można go łatwo migrować do dowolnego pożądanego języka programowania dowolnej nauki o danych lub projektów big data w dowolnym momencie. Zapewnia to wyższą wydajność Pythona dla każdego projektu w firmie.

Dla Sztucznej Inteligencji, Internetu Rzeczy i wielu innych, Python stał się jednym z najbardziej odpowiednich języków programowania, jak wskazują eksperci i wielu programistów. Bardzo pomaga firmom w terminowej realizacji celu projektu, a jednocześnie sprzyja deweloperom.

Korzyści z Pythona w Big Data

Istnieje wiele innych powodów i korzyści płynących z Pythona, które omówimy tutaj:

1. Wizualizacja danych

Istnieje wiele pakietów wizualizacyjnych w języku programowania Python w porównaniu z innymi językami programowania. W tym przypadku Python z łatwością pokonuje konkurencyjny język programowania R. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly to niektóre z pakietów wizualizacyjnych w języku programowania Python. Przeczytaj: Python kontra R

2. Nieograniczone przetwarzanie danych

Programiści mogą ładować duże ilości danych do przetwarzania danych za pomocą pakietów Pythona i nie ogranicza to przetwarzania danych.

3. Duże wsparcie społeczności

Istnieje duża społeczność ekspertów ds. danych i programistów, w której problemy są rozwiązywane w czasie rzeczywistym przy pomocy i wzajemnej wiedzy.

4. Skalowalność

Python to najlepszy język programowania, jeśli chodzi o skalowalność. Może szybko zwiększyć szybkość przetwarzania danych, gdy liczba danych zostanie zwiększona. Inne języki programowania, takie jak Java lub R, nie są w stanie skalować, tak jak język programowania Python. Inne języki programowania nie są w stanie obsłużyć dużej ilości danych. Z drugiej strony język programowania Python jest bardzo płynny i łatwy w obsłudze ogromnej ilości danych.

5. Elastyczność

Język programowania Python jest również jednym z najbardziej elastycznych języków. Można łatwo utworzyć kopię zapasową bazy danych MySQL, po prostu ją pobierając.

6. Łatwość nauki

Języka programowania Python można szybko się nauczyć, ponieważ nie-programista może również przejrzeć składnię Pythona. Nie trzeba być programistą ani programistą, aby uczyć się lub rozumieć język Python. Wsparcie dla języka programowania Python na czas ze strony dużej społeczności pomaga w rozwiązywaniu wielu problemów na żywo. Można również szybko nauczyć się Pythona, używając Pythona w rzeczywistych aplikacjach.

7. Wysoka kompatybilność z Hadoop

Jednym z głównych powodów, dla których warto wybrać Python do obsługi Big Data, jest to, że może on stworzyć bezpieczną, nieodłączną zdolność między Big Data a Hadoop. Istnieją pakiety w Pythonie, takie jak PyDoop Package, które zapewniają doskonałą obsługę Hadoop.

Hadoop może pisać aplikacje i programy Hadoop MapReduce przy użyciu interfejsu API HDFS z pakietu PyDoop. Jest również łatwy dostęp, zapis i odczyt pliku z globalnych systemów plików lub katalogów za pomocą HDFS API. Aby rozwiązać skomplikowany problem przy użyciu MapReduce API Hadoop, potrzeba znacznie mniej wysiłku w programowaniu.

8. Wiele potężnych pakietów bibliotek naukowych

W bibliotece Pythona znajduje się wiele pakietów bibliotek naukowych, które najlepiej nadają się do przetwarzania Big Data. Sprawdźmy niektóre z najważniejszych bibliotek w Pythonie:

• SciPy

Ten pakiet biblioteki Pythona jest używany do obliczeń technicznych i naukowych. Istnieje wiele rodzajów modułów do zadań inżynierii danych i nauki o danych, takich jak FFT, solvery ODE, przetwarzanie sygnałów i obrazów, interpolacja i algebra liniowa.

• NumPy

Oryginalnym pakietem do obliczeń naukowych na danych jest NumPy. Istnieje wiele rzeczy obsługiwanych przez NumPy, takich jak łatwa integracja z różnymi bazami danych, obsługa wielowymiarowej tablicy danych ogólnych, przetwarzanie liczb losowych, transformacje Fouriera, algebra liniowa i wiele innych.

• Pandy

Do analizy danych wykorzystywana jest biblioteka Pandas Python. Istnieje wiele różnych rodzajów operacji wykonywanych za pomocą Pand, takich jak manipulacja danymi. Manipulacja danymi może być wykonywana na tabelach numerycznych i tabelach szeregów czasowych. W tej bibliotece jest również kilka funkcji, które pomagają radzić sobie z różnymi strukturami danych.

9. Zakres programowania

Istnieje wiele rodzajów pojęć w strukturze danych, takich jak ramki danych, macierze, słowniki, krotki, zestawy, listy połączone i wiele innych, które są obsługiwane przez język programowania Python. Python może obsługiwać wszystkie te struktury danych, ponieważ podlega koncepcji programowania zorientowanego obiektowo (OOP).

10. Zakres platform

Tworzenie aplikacji mobilnych, tworzenie stron internetowych, aplikacji internetowych, aplikacji do przetwarzania danych, aplikacji graficznego interfejsu użytkownika i wielu innych są łatwo obsługiwane przez język programowania Python. Dzieje się tak, ponieważ język programowania Python jest językiem ogólnego przeznaczenia.

11. Wsparcie przetwarzania danych

Python bardzo pomaga w przetwarzaniu danych, a przede wszystkim w obsłudze danych nieustrukturyzowanych. Jest to również korzystne, jeśli chodzi o przetwarzanie danych z mediów społecznościowych, ponieważ zawiera dane obrazu, dane tekstowe i dane głosowe. Wszystkie nieustrukturyzowane dane z mediów społecznościowych są szybko przetwarzane przy użyciu wbudowanej funkcji Pythona do identyfikacji typu danych.

12. Ultra szybkość przetwarzania danych

Każdy programista oczekuje szybkiego przetwarzania danych w celu pisania i wykonywania kodów. W Pythonie ma cechę, która zapewnia ultraszybkość przetwarzania danych. Kody danych są wykonywane w ułamku czasu, ponieważ programy są napisane w prostych kodach języka programowania Python.

13. Pomniejsze kody

Najlepszą częścią języka programowania python jest to, że można go łatwo wykorzystać do tworzenia aplikacji i programów za pomocą zaledwie kilku linijek kodu. Python ma dobrą zwiększoną czytelność, ponieważ jest zgodny ze strukturą zagnieżdżenia. Może również automatycznie identyfikować typy danych dzięki wbudowanym funkcjom.

Wniosek

Big Data to dziedzina informatyki, która wymaga dużej ilości przetwarzania danych, manipulacji, wizualizacji itp. Python jest najbardziej znanym językiem programowania do rozwiązywania problemów w przestrzeni Big Data. Mamy nadzieję, że ten artykuł był dla Ciebie pouczający i wyjaśniał o Big Data oraz dlaczego Python najlepiej się do tego nadaje.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science , który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.