Python для больших данных: 12 убедительных причин выбрать Python для больших данных

Что такое Питон?

Python — это язык программирования, который наиболее широко используется в науке о данных, машинном обучении, глубоком обучении и искусственном интеллекте. Это один из ведущих языков программирования в области анализа больших данных. Это интерпретируемый язык программирования общего назначения, который помогает разрабатывать современные мобильные приложения, веб-сайты, веб-приложения и настольные приложения.

Гвидо Ван Россум изобрел язык Python. Изначально он был создан для устранения недостатков языка программирования фермеров ABC, разработанного Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) в Нидерландах. Одним из приложений Python является быстрая разработка приложений, в которой используются различные особенности, такие как динамическое связывание и динамическая типизация.

Изучайте онлайн-курсы по науке о данных от лучших университетов мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Почему Python для больших данных?

Существует множество типов приложений, которые можно использовать для создания на языке программирования Python. Но Python предлагает более легкий доступ, экономию времени, лучшие результаты, лучшие преимущества и участие. У языка Python есть много преимуществ, которых больше, чем у других языков, таких как Java, R и многих других.

Python помогает достичь цели проекта вовремя и без препятствий. Лучшая часть Python заключается в том, что его можно легко перенести на любой желаемый язык программирования для любой науки о данных или проектов с большими данными в любое время. Это повышает эффективность Python для любого проекта в компании.

Как отмечают эксперты и многие разработчики, для искусственного интеллекта, Интернета вещей и многого другого Python стал одним из наиболее подходящих языков программирования. Это очень помогает предприятиям в своевременном выполнении цели проекта, а также в то же время благоприятствует разработчикам.

Преимущество Python в больших данных

Есть еще много причин и преимуществ Python, которые мы собираемся обсудить здесь:

1. Визуализация данных

В языке программирования Python существует множество пакетов визуализации по сравнению с другими языками программирования. В этом случае Python легко побеждает своего конкурента, язык программирования R. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly — некоторые из пакетов визуализации в языке программирования Python. Читайте: Python против R

2. Неограниченная обработка данных

Разработчики могут свободно загружать большие объемы данных для обработки данных через пакеты Python, и это не ограничивает обработку данных.

3. Поддержка большого сообщества

Существует большое сообщество экспертов по данным и разработчиков, где проблемы решаются в режиме реального времени с помощью и знаниями, которыми они делятся друг с другом.

4. Масштабируемость

Python — лучший язык программирования, когда речь идет о масштабируемости. Это может быстро увеличить скорость обработки данных всякий раз, когда количество данных увеличивается. Другие языки программирования, такие как Java или R, не могут масштабироваться, как язык программирования Python. Другие языки программирования не могут обрабатывать большие объемы данных. С другой стороны, язык программирования Python очень удобен и прост в обработке большого количества данных.

5. Гибкость

Язык программирования Python также является одним из самых гибких языков. Можно легко создать резервную копию базы данных MySQL, просто загрузив ее.

6. Простота обучения

Язык программирования Python можно быстро выучить, потому что непрограммист также может бегло просмотреть синтаксис Python. Не нужно быть программистом или разработчиком, чтобы выучить или понять язык Python. Своевременная поддержка языка программирования python со стороны большого сообщества помогает в решении многих актуальных вопросов. Можно также быстро изучить Python, используя Python в реальных приложениях.

7. Высокая совместимость с Hadoop

Одна из основных причин выбора Python для работы с большими данными заключается в том, что он может создать безопасные встроенные возможности между большими данными и Hadoop. В Python есть пакеты, такие как PyDoop Package, который обеспечивает отличную поддержку Hadoop.

Hadoop может писать приложения и программы Hadoop MapReduce, используя API HDFS из пакета PyDoop. Также легко получить доступ, записать и прочитать файл из глобальных файловых систем или каталогов с помощью HDFS API. Чтобы решить сложную проблему с помощью MapReduce API Hadoop, требуется гораздо меньше усилий в программировании.

8. Множество мощных пакетов научной библиотеки

В библиотеке Python есть много пакетов научных библиотек, которые лучше всего подходят для обработки больших данных. Давайте проверим некоторые из наиболее важных библиотек в Python:

• SciPy

Этот пакет библиотеки Python используется для технических и научных вычислений. Существует много видов модулей для задач инженерии данных и науки о данных, таких как БПФ, решатели ОДУ, обработка сигналов и изображений, интерполяция и линейная алгебра.

• NumPy

Оригинальный пакет для научных вычислений с данными — NumPy. NumPy поддерживает множество вещей, таких как простая интеграция с различными базами данных, поддержка многомерного массива общих данных, обработка случайных чисел, преобразование Фурье, линейная алгебра и многое другое.

• Панды

Библиотека Pandas Python используется для анализа данных. Существует множество различных операций, выполняемых с помощью Pandas, например, манипулирование данными. Манипуляции с данными можно выполнять с числовыми таблицами и таблицами временных рядов. В этой библиотеке также есть несколько функций, которые помогают работать с различными структурами данных.

9. Объем программирования

В структуре данных существует множество концепций, таких как фреймы данных, матрицы, словари, кортежи, наборы, связанные списки и многие другие, которые поддерживаются языком программирования Python. Python может поддерживать все эти структуры данных, потому что он подпадает под концепцию объектно-ориентированного программирования (ООП).

10. Область применения платформ

Разработка мобильных приложений, разработка веб-сайтов, веб-приложений, приложений для обработки данных, приложений с графическим интерфейсом пользователя и многое другое легко поддерживаются языком программирования Python. Это потому, что язык программирования Python является языком общего назначения.

11. Поддержка обработки данных

Python очень удобен в плане обработки данных и в первую очередь для обработки неструктурированных данных. Это также полезно, когда дело доходит до обработки данных из социальных сетей, поскольку они содержат данные изображения, текстовые данные и голосовые данные. Все неструктурированные данные из социальных сетей быстро обрабатываются с помощью встроенной функции Python для определения типа данных.

12. Ультра скорость обработки данных

Любой разработчик ожидает быстрой обработки данных для написания и выполнения кода. В Python он имеет характеристику, которая обеспечивает сверхвысокую скорость обработки для обработки данных. Коды данных выполняются за короткое время, потому что программы написаны простыми кодами языка программирования Python.

13. Малые коды

Лучшая часть языка программирования Python заключается в том, что его можно легко использовать для разработки приложений и программ, написав всего несколько строк кода. Python имеет хорошую повышенную читабельность, потому что он следует структуре гнезда. Он также может автоматически определять типы данных благодаря своим встроенным функциям.

Заключение

Большие данные — это область компьютерных наук, которая требует большого объема обработки данных, манипуляций, визуализации и т. д. Python — самый известный язык программирования для решения проблем в области больших данных. Мы надеемся, что эта статья была для вас информативной и ясно объяснила, что такое большие данные и почему Python лучше всего подходит для них.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных , которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.