Python pentru Big Data: Top 12 motive convingătoare pentru a alege Python pentru Big Data

Ce este Python?

Python este un limbaj de programare care este cel mai utilizat în știința datelor, învățarea automată, învățarea profundă și inteligența artificială. Este unul dintre cele mai importante limbaje de programare în analiza Big Data. Este un limbaj de programare cu scop general și interpretat, care ajută la dezvoltarea de aplicații mobile avansate, site-uri web, aplicații web și aplicații desktop.

Guido Van Rossum a inventat limbajul piton. Inițial, a fost creat pentru a elimina defectele limbajului de programare ABC pentru fermieri, care au fost dezvoltate de Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) în Țările de Jos. Una dintre aplicațiile Python este Dezvoltarea rapidă a aplicațiilor, care utilizează diverse specialități, cum ar fi legarea dinamică și tastarea dinamică.

Învață cursuri online de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

De ce Python pentru Big Data?

Există multe tipuri de aplicații care pot fi folosite pentru a construi prin limbajul de programare Python. Dar Python oferă o ușurință mai bună de acces, eficiență în timp, rezultate mai bune, beneficii mai bune și implicare. Există multe beneficii de la Python Language, care sunt mai mult decât alte limbaje precum Java, R și multe altele.

Python ajută la îndeplinirea obiectivului proiectului în timp și fără obstacole. Cea mai bună parte a Python este că poate fi migrat cu ușurință în orice limbaj de programare dorit din orice știință a datelor sau proiecte de date mari în orice moment. Acest lucru aduce o eficiență mai mare de către Python pentru orice proiect dintr-o companie.

Pentru inteligența artificială, Internetul lucrurilor și multe altele, Python a devenit unul dintre cele mai potrivite limbaje de programare, după cum au subliniat experții și mulți dezvoltatori. Ajută foarte mult companiile să împlinească obiectivul unui proiect la timp și, de asemenea, îi favorizează pe dezvoltatori.

Beneficiul Python în Big Data

Există multe alte motive și beneficii de la Python pe care le vom discuta aici:

1. Vizualizarea datelor

Există multe pachete de vizualizare în limbajul de programare Python în comparație cu alte limbaje de programare. În acest caz, Python învinge cu ușurință limbajul său de programare concurent R. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly sunt câteva dintre pachetele de vizualizare din limbajul de programare Python. Citește: Python vs R

2. Prelucrare nelimitată a datelor

Dezvoltatorii sunt liberi să încarce un volum mare de date pentru procesarea datelor prin pachete Python și nu limitează procesarea datelor.

3. Sprijin comunitar mare

Există o comunitate mare de experți în date și dezvoltatori în care problemele sunt rezolvate în timp real, cu ajutorul și cunoștințele împărtășite unul de celălalt.

4. Scalabilitate

Python este cel mai bun limbaj de programare când vine vorba de scalabilitate. Poate crește rapid viteza de procesare a datelor ori de câte ori crește numărul de date. Alte limbaje de programare, cum ar fi Java sau R, nu se pot scala ca limbajul de programare Python. Alte limbaje de programare nu sunt capabile să gestioneze volumul mare de date. Pe de altă parte, limbajul de programare Python este foarte ușor și ușor de gestionat o cantitate masivă de date.

5. Flexibilitate

Limbajul de programare Python este, de asemenea, unul dintre cele mai flexibile limbaje. Se poate crea cu ușurință o copie de rezervă a bazei de date MySQL prin simpla descărcare.

6. Ușurința de a învăța

Limbajul de programare Python poate fi învățat rapid, deoarece un non-programator poate, de asemenea, trece peste sintaxa lui Python. Nu este nevoie să fii un programator sau dezvoltator pentru a învăța sau a înțelege limbajul Python. Suportul pentru limbajul de programare python la timp din partea comunității mari ajută la rezolvarea multor probleme live. De asemenea, se poate învăța rapid Python folosind Python în aplicații din lumea reală.

7. Compatibilitate ridicată cu Hadoop

Unul dintre principalele motive pentru a alege Python pentru Big Data este că poate crea o capacitate inerentă sigură între Big Data și Hadoop. Există pachete în Python, cum ar fi Pachetul PyDoop, care oferă suport excelent pentru Hadoop.

Hadoop poate scrie aplicații și programe Hadoop MapReduce folosind API-ul HDFS din pachetul PyDoop. De asemenea, este ușor să accesați, să scrieți și să citiți fișierul din sisteme de fișiere globale sau directoare folosind API-ul HDFS. Este nevoie de un efort mult mai mic în programare pentru a rezolva o problemă complicată folosind MapReduce API-ul Hadoop.

8. Multe pachete puternice de biblioteci științifice

Există multe pachete de biblioteci științifice în biblioteca Python, care sunt cele mai bune pentru procesarea datelor mari. Să vedem unele dintre cele mai importante biblioteci din Python:

• SciPy

Acest pachet de bibliotecă Python este utilizat pentru calcule tehnice și științifice. Există multe tipuri de module pentru sarcinile de inginerie a datelor și știința datelor, cum ar fi FFT, rezolutori ODE, procesare semnale și imagini, interpolare și algebră liniară.

• NumPy

Pachetul original pentru calculul științific pe date este NumPy. Există multe lucruri care sunt susținute de NumPy, cum ar fi integrarea ușoară cu diferite baze de date, suportul pentru o serie multidimensională de date generice, scrierea numerelor aleatoare, transformările Fourier, algebra liniară și multe altele.

• panda

Biblioteca Pandas Python este utilizată în analiza datelor. Există multe tipuri diferite de operațiuni efectuate folosind Pandas, cum ar fi manipularea datelor. Manipularea datelor poate fi operată pe tabele numerice și tabele cu serii de timp. Există, de asemenea, câteva funcții în această bibliotecă care ajută la tratarea diferitelor structuri de date.

9. Domeniul de aplicare

Există multe tipuri de concepte într-o structură de date, cum ar fi Cadre de date, Matrice, Dicționare, Tupluri, Seturi, Liste legate și multe altele care sunt acceptate de limbajul de programare Python. Python poate suporta toate aceste structuri de date deoarece intră sub conceptul de programare orientată pe obiecte (OOP).

10. Domeniul de aplicare al platformelor

Dezvoltarea dezvoltării de aplicații mobile, dezvoltarea de site-uri web, aplicații web, aplicații de procesare a datelor, aplicații de interfață grafică cu utilizatorul și multe altele sunt ușor susținute de limbajul de programare Python. Se datorează faptului că limbajul de programare Python este un limbaj de uz general.

11. Suport pentru prelucrarea datelor

Python este foarte susținător în ceea ce privește procesarea datelor și în primul rând pentru a gestiona datele nestructurate. De asemenea, este benefic când vine vorba de procesarea datelor din rețelele sociale, deoarece conține date de imagine, date text și date de voce. Toate datele nestructurate din rețelele sociale sunt procesate rapid folosind o funcție încorporată în Python pentru a identifica tipul de date.

12. Viteză ultra de procesare a datelor

Există o așteptare de procesare rapidă a datelor de către orice dezvoltator pentru a scrie și executa codurile. În Python, are o caracteristică care oferă viteză de procesare ultra pentru procesarea datelor. Codurile de date sunt executate într-o fracțiune de timp deoarece programele sunt scrise în coduri simple ale limbajului de programare Python.

13. Coduri mai mici

Cea mai bună parte a limbajului de programare Python ar fi că poate fi utilizat cu ușurință pentru a dezvolta aplicații și programe cu doar câteva linii de codare. Python are o bună lizibilitate crescută, deoarece urmează structura cuibului. De asemenea, poate identifica automat tipurile de date datorită caracteristicilor sale încorporate.

Concluzie

Big Data este domeniul informaticii care necesită multă prelucrare a datelor, manipulare, vizualizare etc. Python este cel mai cunoscut limbaj de programare pentru a gestiona problemele din spațiul Big Data. Sperăm că acest articol a fost informativ pentru dvs. și a fost clar despre Big Data și de ce Python este cel mai potrivit pentru el.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.