Python สำหรับ Big Data: 12 เหตุผลที่น่าเชื่อถือที่สุดในการเลือก Python สำหรับ Big Data

ไพทอนคืออะไร?

Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายใน Data Science, Machine Learning, Deep Learning และ Artificial Intelligence เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมชั้นนำในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปและตีความ ซึ่งช่วยพัฒนาแอปพลิเคชันมือถือ เว็บไซต์ เว็บแอปพลิเคชัน และแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปขั้นสูง

Guido Van Rossum เป็นผู้คิดค้นภาษาไพธอน เริ่มแรก มันถูกสร้างขึ้นเพื่อกำจัดข้อบกพร่องในภาษาโปรแกรมเกษตรกร ABC ซึ่งพัฒนาโดย Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) ในเนเธอร์แลนด์ แอปพลิเคชั่นหนึ่งของ Python คือ Rapid Application Development ซึ่งใช้ความเชี่ยวชาญพิเศษต่างๆ เช่น การโยงไดนามิกและการพิมพ์ไดนามิก

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์ จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ทำไมต้อง Python สำหรับ Big Data?

มีแอปพลิเคชันหลายประเภทที่สามารถใช้สร้างโดยภาษาโปรแกรม Python แต่ Python ให้ความสะดวกในการเข้าถึง ประหยัดเวลา ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ประโยชน์ที่ดีขึ้น และการมีส่วนร่วม มีประโยชน์มากมายจาก Python Language ซึ่งมากกว่าภาษาอื่นๆ เช่น Java, R และอื่นๆ อีกมากมาย

Python ช่วยในการบรรลุเป้าหมายของโครงการภายในเวลาและไม่มีอุปสรรค์ ส่วนที่ดีที่สุดของ Python ก็คือสามารถโยกย้ายไปยังภาษาการเขียนโปรแกรมที่ต้องการของวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดายทุกเวลา สิ่งนี้ทำให้ Python มีประสิทธิภาพที่สูงขึ้นสำหรับโครงการใดๆ ในบริษัท

สำหรับปัญญาประดิษฐ์ อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง และอื่นๆ อีกมากมาย Python ได้กลายเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่เหมาะสมที่สุดตามที่ผู้เชี่ยวชาญและนักพัฒนาหลายคนชี้ให้เห็น ช่วยธุรกิจได้มากในการบรรลุเป้าหมายของโครงการตรงเวลาและยังเป็นประโยชน์ต่อนักพัฒนาในเวลาเดียวกัน

ประโยชน์ของ Python ใน Big Data

มีเหตุผลและประโยชน์อีกมากมายจาก Python ที่เราจะพูดถึงที่นี่:

1. การแสดงข้อมูล

มีแพ็คเกจการแสดงภาพจำนวนมากในภาษาโปรแกรม Python เมื่อเทียบกับภาษาโปรแกรมอื่นๆ ในกรณีนี้ Python สามารถเอาชนะภาษาการเขียนโปรแกรมของคู่แข่งอย่าง R. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly เป็นแพ็คเกจการแสดงภาพบางส่วนในภาษาการเขียนโปรแกรม Python อ่าน: Python vs R

2. การประมวลผลข้อมูลไม่จำกัด

นักพัฒนาสามารถโหลดปริมาณข้อมูลสูงสำหรับการประมวลผลข้อมูลผ่านแพ็คเกจหลามได้ฟรี และไม่จำกัดการประมวลผลข้อมูล

3. การสนับสนุนชุมชนขนาดใหญ่

มีชุมชนผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและนักพัฒนาจำนวนมากที่ปัญหาได้รับการแก้ไขแบบเรียลไทม์ด้วยความช่วยเหลือและความรู้ที่แบ่งปันซึ่งกันและกัน

4. ความสามารถในการปรับขนาด

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดเมื่อพูดถึงความสามารถในการปรับขนาด สามารถเพิ่มความเร็วในการประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วทุกครั้งที่มีการเพิ่มจำนวนข้อมูล ภาษาโปรแกรมอื่น ๆ เช่น Java หรือ R ไม่สามารถปรับขนาดได้เหมือนกับภาษาโปรแกรม Python ภาษาโปรแกรมอื่น ๆ ไม่สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมากได้ ในทางกลับกัน ภาษาโปรแกรม Python นั้นราบรื่นและง่ายต่อการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล

5. ความยืดหยุ่น

ภาษาโปรแกรม Python เป็นหนึ่งในภาษาที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุด หนึ่งสามารถสร้างการสำรองข้อมูลของฐานข้อมูล MySQL ได้อย่างง่ายดายโดยเพียงแค่ดาวน์โหลด

6. ง่ายต่อการเรียนรู้

ภาษาโปรแกรม Python สามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์สามารถอ่านไวยากรณ์ของ Python ได้ ไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์หรือนักพัฒนาเพื่อเรียนรู้หรือเข้าใจภาษา Python การสนับสนุนสำหรับภาษาโปรแกรม python ตรงเวลาจากชุมชนขนาดใหญ่ช่วยในการแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นจริงมากมาย นอกจากนี้ยังสามารถเรียนรู้ Python ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ Python ในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง

7. ความเข้ากันได้สูงกับ Hadoop

เหตุผลหลักประการหนึ่งในการเลือก Python สำหรับ Big Data คือมันสามารถสร้างความสามารถที่ปลอดภัยโดยธรรมชาติระหว่าง Big Data และ Hadoop มีแพ็คเกจใน Python เช่น PyDoop Package ซึ่งให้การสนับสนุน Hadoop อย่างดีเยี่ยม

Hadoop สามารถเขียนแอปพลิเคชันและโปรแกรม Hadoop MapReduce โดยใช้ HDFS API จาก PyDoop Package นอกจากนี้ยังง่ายต่อการเข้าถึง เขียน และอ่านไฟล์จากระบบไฟล์ส่วนกลางหรือไดเร็กทอรีโดยใช้ HDFS API ต้องใช้ความพยายามในการเขียนโปรแกรมน้อยกว่ามากในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยใช้ MapReduce API ของ Hadoop

8. แพ็คเกจห้องสมุดวิทยาศาสตร์ที่ทรงพลังมากมาย

มีแพ็คเกจห้องสมุดวิทยาศาสตร์มากมายในไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ให้เราตรวจสอบไลบรารีที่สำคัญที่สุดใน Python:

• SciPy

แพ็คเกจไลบรารี python นี้ใช้สำหรับการคำนวณทางเทคนิคและวิทยาศาสตร์ มีโมดูลหลายประเภทสำหรับงานวิศวกรรมข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น FFT, ตัวแก้ไข ODE, การประมวลผลสัญญาณและภาพ, การประมาณค่า และพีชคณิตเชิงเส้น

• นำพาย

แพ็คเกจดั้งเดิมสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับข้อมูลคือ NumPy มีหลายสิ่งที่ NumPy รองรับ เช่น การผสานรวมกับฐานข้อมูลต่างๆ อย่างง่ายดาย รองรับอาร์เรย์หลายมิติของข้อมูลทั่วไป การกระทืบตัวเลขแบบสุ่ม การแปลงฟูริเยร์ พีชคณิตเชิงเส้น และอื่นๆ อีกมากมาย

• แพนด้า

ไลบรารี Pandas python ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล มีการดำเนินการหลายประเภทโดยใช้ Pandas เช่น การจัดการข้อมูล การจัดการข้อมูลสามารถทำได้ในตารางตัวเลขและตารางอนุกรมเวลา นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันบางอย่างในไลบรารีนี้ซึ่งช่วยจัดการกับโครงสร้างข้อมูลต่างๆ

9. ขอบเขตการเขียนโปรแกรม

มีแนวคิดหลายประเภทในโครงสร้างข้อมูล เช่น Data Frames, Matrix, Dictionaries, Tuples, Sets, Linked Lists และอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งได้รับการสนับสนุนโดยภาษาโปรแกรม Python Python สามารถรองรับโครงสร้างข้อมูลทั้งหมดนี้ได้ เนื่องจากอยู่ภายใต้แนวคิดของ Object-Oriented Programming (OOP)

10. ขอบเขตแพลตฟอร์ม

การพัฒนาการพัฒนาแอพมือถือ, การพัฒนาเว็บไซต์, เว็บแอพพลิเคชั่น, แอพพลิเคชั่นประมวลผลข้อมูล, แอพพลิเคชั่นกราฟิกส่วนต่อประสานผู้ใช้และอื่น ๆ อีกมากมายได้รับการสนับสนุนอย่างง่ายดายโดยภาษาการเขียนโปรแกรม Python เป็นเพราะภาษาโปรแกรม Python เป็นภาษาเอนกประสงค์

11. รองรับการประมวลผลข้อมูล

Python ให้การสนับสนุนอย่างมากในแง่ของการประมวลผลข้อมูลและเพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหลัก นอกจากนี้ยังเป็นประโยชน์เมื่อต้องประมวลผลข้อมูลจากโซเชียลมีเดียเนื่องจากมีข้อมูลรูปภาพ ข้อมูลข้อความ และข้อมูลเสียง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมดจากโซเชียลมีเดียได้รับการประมวลผลอย่างรวดเร็วโดยใช้คุณสมบัติ inbuilt ใน Python เพื่อระบุประเภทของข้อมูล

12. ความเร็วในการประมวลผลข้อมูลพิเศษ

มีความคาดหวังว่านักพัฒนาจะประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็วเพื่อเขียนและรันโค้ด ใน Python มีลักษณะเฉพาะที่ให้ความเร็วในการประมวลผลพิเศษในการประมวลผลข้อมูล รหัสข้อมูลจะดำเนินการในเวลาเพียงเสี้ยววินาทีเพราะโปรแกรมเขียนด้วยรหัสอย่างง่ายของภาษาโปรแกรมหลาม

13. รหัสน้อยกว่า

ส่วนที่ดีที่สุดของภาษาโปรแกรม python ก็คือมันสามารถใช้ในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นและโปรแกรมต่างๆ ได้อย่างง่ายดายด้วยการเขียนโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด Python มีความสามารถในการอ่านที่ดีขึ้นเนื่องจากเป็นไปตามโครงสร้างที่ซ้อนกัน นอกจากนี้ยังสามารถระบุประเภทของข้อมูลได้โดยอัตโนมัติเนื่องจากคุณลักษณะในตัว

บทสรุป

Big Data เป็นสาขาของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ต้องการการประมวลผลข้อมูล การจัดการ การสร้างภาพข้อมูล เป็นต้น Python เป็นภาษาโปรแกรมที่รู้จักกันดีที่สุดเพื่อจัดการกับปัญหาในพื้นที่ Big Data เราหวังว่าบทความนี้จะให้ข้อมูลแก่คุณ และมีความชัดเจนเกี่ยวกับ Big Data และเหตุใด Python จึงเหมาะสมที่สุดสำหรับมัน

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ