Python para Big Data: as 12 principais razões convincentes para escolher Python para Big Data

O que é Python?

Python é uma linguagem de programação que é mais amplamente usada em Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo e Inteligência Artificial. É uma das principais linguagens de programação em Análise de Big Data. É uma linguagem de programação interpretada e de propósito geral que ajuda a desenvolver aplicativos móveis avançados, sites, aplicativos da Web e aplicativos de desktop.

Guido Van Rossum inventou a linguagem python. Inicialmente, foi criado para eliminar falhas na linguagem de programação ABC desenvolvida pelo Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) na Holanda. Uma das aplicações do Python é o Rapid Application Development que utiliza várias especialidades como vinculação dinâmica e tipagem dinâmica.

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Por que Python para Big Data?

Existem muitos tipos de aplicativos que podem ser usados ​​para construir pela linguagem de programação Python. Mas o Python oferece melhor facilidade de acesso, eficiência de tempo, melhores resultados, melhores benefícios e envolvimento. Há muitos benefícios da linguagem Python, que são mais do que outras linguagens como Java, R e muito mais.

Python ajuda a atingir o objetivo do projeto dentro do prazo e sem obstáculos. A melhor parte do Python é que ele pode ser facilmente migrado para qualquer linguagem de programação desejada de qualquer ciência de dados ou projetos de big data a qualquer momento. Isso traz maior eficiência do Python para qualquer projeto em uma empresa.

Para Inteligência Artificial, Internet das Coisas e muito mais, o Python se tornou uma das linguagens de programação mais adequadas, conforme apontado por especialistas e muitos desenvolvedores. Ajuda muito as empresas a concluir o objetivo de um projeto no prazo e também favorece os desenvolvedores ao mesmo tempo.

O benefício do Python em Big Data

Há muitas outras razões e benefícios do Python que discutiremos aqui:

1. Visualização de Dados

Existem muitos pacotes de visualização na linguagem de programação Python quando comparados com outras linguagens de programação. Nesse caso, o Python supera facilmente sua linguagem de programação concorrente R. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly são alguns dos pacotes de visualização na linguagem de programação Python. Leia: Python vs R

2. Processamento de dados ilimitado

Os desenvolvedores são livres para carregar alto volume de dados para processamento de dados por meio de pacotes python e isso não limita o processamento de dados.

3. Grande apoio da comunidade

Existe uma grande comunidade de especialistas e desenvolvedores de dados onde os problemas são resolvidos em tempo real com a ajuda e o conhecimento compartilhado entre si.

4. Escalabilidade

Python é a melhor linguagem de programação quando se trata de escalabilidade. Ele pode aumentar rapidamente a velocidade de processamento de dados sempre que a contagem de dados for aumentada. Outras linguagens de programação, como Java ou R, não podem ser dimensionadas como a linguagem de programação Python. Outras linguagens de programação não são capazes de lidar com o grande volume de dados. Por outro lado, a linguagem de programação Python é muito suave e fácil de lidar com uma enorme quantidade de dados.

5. Flexibilidade

A linguagem de programação Python também é uma das linguagens mais flexíveis. Pode-se facilmente criar um backup do banco de dados MySQL simplesmente baixando-o.

6. Facilidade de aprendizado

A linguagem de programação Python pode ser aprendida rapidamente porque um não programador também pode explorar a sintaxe do Python. Não há necessidade de ser um programador ou desenvolvedor para aprender ou entender a linguagem Python. O suporte para a linguagem de programação python na hora da grande comunidade ajuda a resolver muitos problemas ao vivo. Também é possível aprender Python rapidamente usando Python em aplicativos do mundo real.

7. Alta compatibilidade com Hadoop

Uma das principais razões para escolher o Python para Big Data é que ele pode criar uma capacidade inerente segura entre Big Data e Hadoop. Existem pacotes em Python, como o PyDoop Package, que fornece excelente suporte ao Hadoop.

O Hadoop pode escrever aplicativos e programas Hadoop MapReduce usando a API HDFS do pacote PyDoop. Também é fácil acessar, escrever e ler o arquivo de sistemas de arquivos globais ou diretórios usando a API HDFS. Muito menos esforço na programação é necessário para resolver um problema complicado usando a API MapReduce do Hadoop.

8. Muitos Pacotes Poderosos de Biblioteca Científica

Existem muitos pacotes de biblioteca científica na biblioteca Python que são melhores para processamento de Big Data. Vamos conferir algumas das bibliotecas mais importantes em Python:

• SciPy

Este pacote de biblioteca python é usado para computação técnica e científica. Existem muitos tipos de módulos para tarefas de engenharia de dados e ciência de dados, como FFT, ODE solvers, Signals & Image Processing, Interpolation e Linear Algebra.

• NumPyName

O pacote original para computação científica em dados é o NumPy. Há muitas coisas que são suportadas pelo NumPy, como fácil integração com diferentes bancos de dados, suporte a uma matriz multidimensional de dados genéricos, processamento de números aleatórios, transformadas de Fourier, álgebra linear e muito mais.

• Pandas

A biblioteca python do Pandas é usada na análise de dados. Existem muitos tipos diferentes de operações feitas usando Pandas, como manipulação de dados. A manipulação de dados pode ser operada em tabelas numéricas e tabelas de séries temporais. Existem também algumas funções nesta biblioteca que ajudam a lidar com as diferentes estruturas de dados.

9. Escopo de Programação

Existem muitos tipos de conceitos em uma estrutura de dados, como Data Frames, Matrix, Dictionaries, Tuples, Sets, Linked Lists e muitos outros que são suportados pela linguagem de programação Python. O Python pode suportar todas essas estruturas de dados porque está sob o conceito de Programação Orientada a Objetos (OOP).

10. Escopo das Plataformas

Desenvolvimento de aplicativos móveis, desenvolvimento de sites, aplicativos da web, aplicativos de processamento de dados, aplicativos de interface gráfica do usuário e muitos outros são facilmente suportados pela linguagem de programação Python. É porque a linguagem de programação Python é uma linguagem de propósito geral.

11. Suporte para Processamento de Dados

Python é muito favorável em termos de processamento de dados e principalmente para lidar com dados não estruturados. Também é benéfico quando se trata de processar dados de mídia social porque contém dados de imagem, dados de texto e dados de voz. Todos os dados não estruturados das mídias sociais são processados ​​rapidamente usando um recurso embutido no Python para identificar o tipo de dados.

12. Ultra Velocidade de Processamento de Dados

Existe uma expectativa de processamento rápido de dados por qualquer desenvolvedor para escrever e executar os códigos. Em Python, possui uma característica que fornece ultra velocidade de processamento para processar os dados. Os códigos de dados são executados em uma fração de tempo porque os programas são escritos em códigos simples da linguagem de programação python.

13. Códigos Menores

A melhor parte da linguagem de programação python seria que ela pode ser facilmente usada para desenvolver aplicativos e programas com apenas algumas linhas de codificação. O Python tem uma boa legibilidade porque segue a estrutura de aninhamento. Ele também pode identificar os tipos de dados automaticamente devido aos seus recursos embutidos.

Conclusão

Big Data é o campo da ciência da computação que requer muito processamento de dados, manipulação, visualização etc. Python é a linguagem de programação mais conhecida para lidar com problemas no espaço de Big Data. Esperamos que este artigo tenha sido informativo para você e tenha esclarecido sobre Big Data e por que o Python é mais adequado para isso.

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