10 razones por las que debería elegir Python para Big Data

¡Big Data es el producto más valioso en la actualidad! Los datos generados por empresas y personas están creciendo tanto que los datos generados alcanzarían los 175 zettabytes en 2025, mientras que actualmente rondan los 50 zettabytes .

Y Python es el mejor lenguaje de programación para gestionar este Big Data por su capacidad de análisis estadístico y su fácil lectura. Bueno, hay muchas más razones que contribuyen al éxito de Python. Uno de ellos es su soporte de biblioteca para ciencia de datos y análisis. Muchas de las principales empresas, como Google, Facebook, Mozilla, Quora, etc., utilizan Python para administrar sus datos. Pero estudiemos todas estas razones en detalle para comprender la popularidad de Python y su asombrosa tasa de crecimiento en Big Data Analytics.

1. Python es de código abierto y fácil de aprender

Python es un lenguaje de programación de código abierto que puedes usar de forma gratuita. De hecho, puedes descargar la versión reciente de Python directamente desde su sitio web oficial python.org . ¡Y Python también es fácil de aprender! Es simple con una sintaxis fácil de leer y eso lo hace muy apreciado tanto por los desarrolladores experimentados como por los estudiantes experimentales. La simplicidad de Python significa que los ingenieros y científicos de datos de Big Data pueden concentrarse en administrar realmente los grandes datos y obtener información práctica en lugar de dedicar todo su tiempo (¡y energía!) a comprender solo los matices técnicos del lenguaje. ¡Esa es una de las razones para usar Python para Big Data!

2. Python es flexible y escalable

Python es muy escalable en el manejo de grandes cantidades de datos, lo cual es una necesidad en lo que respecta a Big Data. Otros lenguajes de programación que se utilizan en Big data Analytics como Java y R no son tan flexibles y escalables en comparación con Python. Si aumenta el volumen de datos, Python puede aumentar fácilmente la velocidad de procesamiento de los datos, lo que es difícil de hacer en Java o R. Python también es extremadamente flexible. y supremamente eficiente. Permite a los desarrolladores completar más trabajo utilizando menos líneas de código. El código de Python también es fácilmente comprensible para los humanos, lo que lo hace ideal para el análisis de Big Data.

3. Python tiene múltiples bibliotecas

Python ya es bastante popular y, en consecuencia, tiene cientos de bibliotecas y marcos diferentes que los desarrolladores pueden usar. Estas bibliotecas y marcos son realmente útiles para ahorrar tiempo, lo que a su vez hace que Python sea aún más popular (¡¡¡Ese es un ciclo beneficioso!!!).

Muchas bibliotecas de Python son específicamente útiles para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Estas bibliotecas brindan mucho soporte para manejar Big Data, que es una de las razones para elegir Python para Big Data. Algunas de estas bibliotecas se dan a continuación:

• Pandas es una biblioteca de software libre para el análisis y manejo de datos. Proporciona varias estructuras de datos y operaciones para manipular datos en forma de tablas numéricas y series de tiempo. Pandas también tiene múltiples herramientas para leer y escribir datos entre estructuras de datos en memoria y diferentes formatos de archivo.
• NumPy es una biblioteca de software libre para el cálculo numérico de datos que pueden estar en forma de grandes arreglos y arrays multidimensionales. NumPy también proporciona varias funciones matemáticas de alto nivel para manipular estos datos con álgebra lineal, transformadas de Fourier, procesamiento de números aleatorios, etc.
• SciPy es una biblioteca de software libre para computación científica y computación técnica sobre los datos. SciPy permite la optimización de datos, la integración de datos, la interpolación de datos y la modificación de datos mediante álgebra lineal, funciones especiales, etc.
• Scikit-learn es una biblioteca de software gratuita para el aprendizaje automático que incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y agrupamiento relacionados con esto. Además, Scikit-learn se puede usar en combinación con NumPy y SciPy.

4. Python tiene una alta velocidad de procesamiento

Python tiene una alta velocidad para el procesamiento de datos, lo que lo hace óptimo para su uso con Big Data. Los códigos de datos escritos en Python se pueden ejecutar en una fracción de tiempo en comparación con otros lenguajes de programación porque los programas están escritos en un código simple y fácil de administrar. Anteriormente, se consideraba que Python era un lenguaje más lento en comparación con Java o Scala, pero el escenario ha cambiado ahora con la llegada de Anaconda. Esto ha hecho que cada versión de Python sea más rápida que nunca y también ha convertido a Python en una de las opciones más populares para Big Data en la industria tecnológica.

5. Python es portátil y extensible

Esta es una razón importante por la que Python es tan popular en la ciencia de datos. Muchas operaciones entre idiomas se pueden realizar fácilmente en Python debido a su naturaleza portátil y extensible. Muchos científicos de datos prefieren usar unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para entrenar sus modelos ML usando datos en sus máquinas y la naturaleza portátil de Python es muy adecuada para esto. Además, muchas plataformas diferentes admiten Python, como Windows, Macintosh, Linux, Solaris, etc. Además de esto, Python también se puede integrar con Java, componentes .NET o bibliotecas C/C++ debido a su naturaleza extensible.

6. Python tiene soporte de procesamiento de datos

Python proporciona soporte incorporado para el procesamiento de datos y esa es una de las razones por las que es tan popular entre las empresas de Big Data. Python proporciona funciones para identificar y procesar datos no estructurados que también pueden incluir datos de voz, texto e imágenes. Python también puede manejar el procesamiento de datos cuando los datos están en archivos diferentes, como CSV, XML, HTML, SQL y JSON, etc. y el formato de procesamiento para cada archivo es diferente. Algunas de las bibliotecas de Python que se pueden usar para el procesamiento de datos incluyen Pandas, NumPy, SciPy, etc.

7. Python proporciona una mayor compatibilidad con Hadoop

Python y Hadoop son plataformas de big data de código abierto y es por eso que Python es compatible de forma segura con Hadoop. La mayoría de los desarrolladores prefieren usar Python junto con Hadoop en lugar de Java o Scala debido a la gran cantidad de bibliotecas compatibles con Python para el análisis de datos. Python también tiene el paquete PyDoop que brinda un excelente soporte para los desarrolladores de Hadoop a Python. El paquete Pydoop brinda acceso a la API HDFS para Hadoop, que le permite leer y escribir archivos de datos de sistemas de archivos globales. Pydoop también proporciona la API de MapReduce, que se utiliza para resolver conceptos complejos de ciencia de datos con un mínimo esfuerzo de programación, que es el sello distintivo de Python. Esta es también una excelente razón para elegir Python sobre otros lenguajes de programación para Big Data.

8. Python ha sido apoyado por una gran comunidad

Python ha existido desde 1990 y ese es tiempo suficiente para crear una comunidad de apoyo. Debido a este soporte, los estudiantes de Python pueden mejorar fácilmente su conocimiento de Big Data y Data Analytics, lo que solo conduce a una creciente popularidad. ¡Y eso no es todo! Hay muchos recursos disponibles en línea para promover big data en Python, a los que los desarrolladores y científicos de datos pueden acceder si necesitan ayuda. Además, el soporte corporativo es una parte muy importante del éxito de Python para Big Data. Muchas de las principales empresas, como Google, Facebook, Instagram, Netflix, Quora, etc., utilizan Python para sus productos. Google es el único responsable de crear muchas de las bibliotecas de Python para el análisis de datos, como Keras, TensorFlow, etc.

9. Python proporciona soporte de visualización de datos

Python proporciona muchos paquetes que se pueden usar para la visualización de datos en comparación con otros lenguajes de programación. La visualización de datos es una parte muy importante para comprender los patrones y capas ocultos en los datos y Python ofrece muchas más facilidades para esto en comparación con su principal competidor R. Algunas de las bibliotecas de Python que brindan herramientas para la visualización de datos son Matplotit, Plotly, NetworkX , Pyga, ggplot, Seaborn, Altair, etc.

10. Python tiene IDE para ciencia de datos

Python tiene varios IDE que permiten la visualización de datos, el análisis de datos, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, etc., lo que a su vez los hace adecuados para la ciencia de datos. Algunos de estos IDE se dan de la siguiente manera:

• Spyder es un IDE de código abierto que se puede integrar con muchos paquetes de Python diferentes, como NumPy, SymPy, SciPy, pandas, IPython, etc. El editor de Spyder también admite la introspección de código, la finalización de código, el resaltado de sintaxis, la división horizontal y vertical, etc. .
• Pycharm es un IDE desarrollado por JetBrains. Tiene varias funciones, como análisis de código, probador de unidades integrado, depurador de Python integrado, soporte para marcos web, etc. Pycharm es particularmente útil en ciencia de datos y aprendizaje automático porque admite bibliotecas como Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, NumPy, etc.
• Rodeo es un IDE de código abierto que se desarrolló para la ciencia de datos en Python. Entonces, Rodeo incluye tutoriales de Python y también hojas de trucos que se pueden usar como referencia si es necesario. Algunas de las características de Rodeo son el resaltado de sintaxis, el autocompletado, la fácil interacción con tramas y gráficos de datos, la compatibilidad integrada con IPython, etc.