Büyük Veri için Python: Büyük Veri için Python'u Seçmek İçin En İyi 12 İkna Edici Neden

Python nedir?

Python, Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Yapay Zeka alanlarında en yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Büyük Veri Analizinde önde gelen programlama dillerinden biridir. Gelişmiş mobil uygulamalar, web siteleri, web uygulamaları ve masaüstü uygulamaları geliştirmeye yardımcı olan genel amaçlı ve yorumlanmış bir programlama dilidir.

Guido Van Rossum piton dilini icat etti. Başlangıçta, Hollanda'da Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) tarafından geliştirilen çiftçi programlama dili ABC'deki kusurları ortadan kaldırmak için oluşturuldu. Python'un uygulamalarından biri, dinamik bağlama ve dinamik yazma gibi çeşitli özellikleri kullanan Hızlı Uygulama Geliştirme'dir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri bilimi kurslarını öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Neden Büyük Veri için Python?

Python programlama dili tarafından oluşturulabilecek birçok uygulama türü vardır. Ancak Python daha iyi erişim kolaylığı, zaman verimliliği, daha iyi sonuçlar, daha iyi faydalar ve katılım sunar. Java, R ve daha pek çok dilden daha fazla olan Python Dilinin birçok faydası vardır.

Python, projenin hedefine zaman içinde ve hiçbir engel olmadan ulaşılmasına yardımcı olur. Python'un en iyi yanı, herhangi bir zamanda herhangi bir veri bilimi veya büyük veri projesinin istenen herhangi bir programlama diline kolayca taşınabilmesidir. Bu, bir şirketteki herhangi bir proje için Python tarafından daha yüksek verimlilik sağlar.

Yapay Zeka, Nesnelerin İnterneti ve daha pek çok şey için Python, uzmanların ve birçok geliştiricinin belirttiği gibi en uygun programlama dillerinden biri haline geldi. İşletmelerin bir projenin hedefini zamanında tamamlamalarına çok yardımcı olur ve aynı zamanda geliştiricileri de destekler.

Python'un Büyük Verideki Faydası

Python'un burada tartışacağımız daha birçok nedeni ve faydası var:

1. Veri Görselleştirme

Python programlama dilinde diğer programlama dilleriyle karşılaştırıldığında birçok görselleştirme paketi bulunmaktadır. Bu durumda Python, rakip programlama dili R'yi kolayca yener. NetworkX, Pyga, Matplotit, Plotly, Python programlama dilindeki görselleştirme paketlerinden bazılarıdır. Okuyun: Python vs R

2. Sınırsız Veri İşleme

Geliştiriciler, python paketleri aracılığıyla veri işleme için yüksek veri hacmi yüklemekte özgürdür ve verilerin işlenmesini sınırlamaz.

3. Büyük Topluluk Desteği

Sorunların birbirleri tarafından paylaşılan yardım ve bilgilerle gerçek zamanlı olarak çözüldüğü geniş bir veri uzmanları ve geliştiricileri topluluğu vardır.

4. Ölçeklenebilirlik

Python, ölçeklenebilirlik söz konusu olduğunda en iyi programlama dilidir. Veri sayısı arttığında veri işleme hızını hızla artırabilir. Java veya R gibi diğer programlama dilleri Python programlama dili gibi ölçeklenemez. Diğer programlama dilleri büyük miktarda veriyi işleyemez. Öte yandan, Python programlama dili çok akıcıdır ve büyük miktarda veriyi işlemesi kolaydır.

5. Esneklik

Python programlama dili de en esnek dillerden biridir. Yalnızca indirerek MySQL veritabanının yedeğini kolayca oluşturabilirsiniz.

6. Öğrenme kolaylığı

Python programlama dili hızlı bir şekilde öğrenilebilir çünkü programcı olmayan biri Python'un sözdizimini de gözden geçirebilir. Python dilini öğrenmek veya anlamak için programcı veya geliştirici olmanıza gerek yoktur. Büyük topluluktan zamanında python programlama dili desteği, birçok canlı sorunun çözülmesine yardımcı olur. Python'u gerçek dünya uygulamalarında kullanarak da hızlı bir şekilde öğrenilebilir.

7. Hadoop ile Yüksek Uyumluluk

Büyük Veri için Python'u seçmenin ana nedenlerinden biri, Büyük Veri ve Hadoop arasında güvenli doğal yetenek oluşturabilmesidir. Python'da, Hadoop'a mükemmel destek sağlayan PyDoop Paketi gibi paketler vardır.

Hadoop, PyDoop Paketindeki HDFS API'sini kullanarak Hadoop MapReduce uygulamaları ve programları yazabilir. HDFS API kullanarak global dosya sistemlerinden veya dizinlerden dosyaya erişmek, yazmak ve okumak da kolaydır. Hadoop'un MapReduce API'sini kullanarak karmaşık bir sorunu çözmek için programlamada çok daha az çaba gerekir.

8. Birçok Güçlü Bilimsel Kütüphane Paketi

Python kitaplığında Büyük Veri İşleme için en iyi olan birçok bilimsel kitaplık paketi bulunmaktadır. Python'daki en önemli kitaplıklardan bazılarına göz atalım:

• bilim

Bu python kitaplığı paketi, teknik ve bilimsel hesaplama için kullanılır. FFT, ODE çözücüler, Sinyaller ve Görüntü İşleme, İnterpolasyon ve Lineer Cebir gibi veri mühendisliği görevleri ve veri bilimi için birçok modül türü vardır.

• Dizi

Veriler üzerinde bilimsel hesaplama için orijinal paket NumPy'dir. Farklı veritabanlarıyla kolay entegrasyon, çok boyutlu bir genel veri dizisini destekleme, rastgele sayı kırma, Fourier dönüşümleri, doğrusal cebir ve daha pek çok şey gibi NumPy tarafından desteklenen birçok şey vardır.

• pandalar

Veri analizinde Pandas python kütüphanesi kullanılmaktadır. Verilerin işlenmesi gibi Pandalar kullanılarak yapılan birçok farklı türde işlem vardır. Verilerin Manipülasyonu, sayısal tablolarda ve zaman serisi tablolarında çalıştırılabilir. Bu kütüphanede ayrıca farklı veri yapılarıyla başa çıkmaya yardımcı olan bazı işlevler de vardır.

9. Programlama Kapsamı

Bir veri yapısında, Python programlama dili tarafından desteklenen Data Frames, Matrix, Dictionaries, Tuples, Sets, Linked Lists ve daha pek çok kavram türü vardır. Python, Nesneye Yönelik Programlama (OOP) kavramına girdiği için tüm bu veri yapılarını destekleyebilir.

10. Platform Kapsamı

Mobil uygulama geliştirme, web sitesi geliştirme, web uygulamaları, veri işleme uygulamaları, grafik kullanıcı arayüzü uygulaması ve daha pek çok şeyin geliştirilmesi Python programlama dili tarafından kolaylıkla desteklenmektedir. Bunun nedeni Python programlama dilinin genel amaçlı bir dil olmasıdır.

11. Veri İşleme Desteği

Python, verilerin işlenmesi ve öncelikle yapılandırılmamış verilerin işlenmesi açısından çok destekleyicidir. Görüntü verileri, metin verileri ve ses verileri içerdiğinden, sosyal medyadan gelen verilerin işlenmesi söz konusu olduğunda da faydalıdır. Sosyal medyadaki tüm yapılandırılmamış veriler, veri türünü belirlemek için Python'da yerleşik bir özellik kullanılarak hızla işlenir.

12. Ultra Veri İşleme Hızı

Kodları yazmak ve yürütmek için herhangi bir geliştirici tarafından hızlı veri işleme beklentisi vardır. Python'da, verileri işlemek için ultra işlem hızı sağlayan bir özelliğe sahiptir. Programlar python programlama dilinin basit kodlarıyla yazıldığından veri kodları çok kısa sürede yürütülür.

13. Küçük Kodlar

Python programlama dilinin en iyi yanı, sadece birkaç satır kodlama ile uygulama ve program geliştirmek için kolayca kullanılabilmesidir. Python, yuva yapısını takip ettiği için iyi bir okunabilirliğe sahiptir. Ayrıca dahili özellikleri sayesinde veri türlerini otomatik olarak tanımlayabilir.

Çözüm

Büyük Veri, çok fazla veri işleme, manipülasyon, görselleştirme vb. gerektiren bilgisayar bilimi alanıdır. Python, Büyük Veri alanındaki sorunları ele almak için en iyi bilinen programlama dilidir. Bu makalenin sizin için bilgilendirici olduğunu ve Büyük Veri ve Python'un neden bunun için en uygun olduğu konusunda net olduğunu umarız.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT -B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.