Como dice su lema, el lenguaje de programación Python está en todas partes. Así pues, con el uso generalizado de Python en las principales campos de desarrollo de la industria, se ha convertido en un tema de discusión en la actualidad. Por ello, ha sido reconocido como el lenguaje de programación de más rápido crecimiento, según analistas, desarrolladores, programadores y especialistas en la materia.
Según algunas encuestas de desarrolladores hace 2 años, el lenguaje de programación Python es el segundo más utilizado mundialmente. Alcanzando la cifra de un 75% de los desarrolladores que lo escogen por encima de otros lenguajes que prevalecen en el mercado actual.
De igual forma, Python es un lenguaje de programación multipropósito y de código abierto utilizado por grandes pesados de la industria como Reddit, Instagram, Venmo, entre otras plataformas.
¿Por qué escoger el lenguaje de programación Python para el Big Data?
El lenguaje de programación Python y Big Data es la nueva combinación que invade el espacio del mercado en estos momentos. Además, este lenguaje tiene una gran demanda entre las empresas que analizan y procesan Big Data.
Es por ello que obtendrás toda la información acerca de los principales beneficios de usarlo y por qué el lenguaje de programación Python es perfecto para el Big Data. Además, descubrirás el por qué se ha convertido en la opción preferida entre las organizaciones en los últimos años.
Tiene una codificación simple
La programación en Python componen menos líneas de código. Todo ello en comparación con otros lenguajes disponibles para la programación. Así que es capaz de ejecutar programas en el menor número de líneas de código posibles y además, Python ofrece asistencia automática para identificar y asociar tipos de datos. Cuando se te ocurre una buena idea, tarda alrededor de 1 minuto y 5 líneas de código en programar algo que casi hace lo que quieres.
La programación en Python sigue una estructura de anidamiento basada en la indentación. El lenguaje puede procesar tareas largas en un corto espacio de tiempo y, como no existe ninguna limitación para el procesamiento de datos, puede computarlos en ordenadores básicos, portátiles, en la nube y en ordenadores de escritorio.
Anteriormente, Python estaba considerado un lenguaje un poco más lento. Todo ello en comparación con algunos de sus similares como Java y Scala. Pero el escenario ha cambiado ahora. EL desarrollo de una plataforma llamada Anaconda, ha ofrecido una velocidad considerable a este lenguaje.
Por ello, Python para analizar y procesar Big Data se ha convertido en una de las opciones más utilizadas actualmente. También, puedes contratar a un desarrollador de Python que pueda implementar estos beneficios en tu organización.
El código abierto es una ventaja útil
Python sin duda es un lenguaje de programación de código abierto, desarrollado con la ayuda de un modelo construido por su propia comunidad. Al ser un lenguaje de este tipo, soporta múltiples plataformas. Lo que quiere decir que puedes ejecutarlo en varios entornos como Windows y Linux, por ejemplo.
Para muchos, es el lenguaje favorito por su capacidad de mantenimiento. Además, tiene una sintaxis sencilla y limpia, así como encapsulación de objetos, buen soporte de bibliotecas, parámetros opcionales, entre otros.
El soporte de bibliotecas es sólido en el lenguaje de programación Python
El lenguaje de programación Python ofrece el uso de infinidad de bibliotecas. Esto lo convierte en una herramienta preferida para en campos como la informática científica. Dado que Big Data implica mucho análisis de datos y computación científica, podría decirse que se pueden combinar para tratarlos de manera eficiente.
De igual forma, Python ofrece una serie de bibliotecas de análisis bien probadas y utilizadas en distintas tareas. Estas bibliotecas consisten en paquetes como estos:
- Computación numérica.
- Análisis de datos.
- Análisis estadístico.
- Visualización.
- Machine learning o aprendizaje automático.
La compatibilidad del lenguaje de programación Python con Hadoop es formidable
Tanto Python como Hadoop son plataformas propias de Big Bata. Con la novedad que son de código abierto. Esto da pie a que Python sea mucho más compatible con Hadoop que con otros lenguajes de programación. De tal manera que puedes incorporar estas características de Python en tu compañía sin inconvenientes. Para ello, debes contratar a desarrolladores de Python de una empresa confiable.
¿Cuáles son los beneficios de usar el paquete Pydoop (Python y Hadoop)?
El lenguaje de programación Python se combina con Hadoop en una plataforma, entorno o biblioteca llamada Pydoop. La cual es versátil y tiene múltiples cosas para ofrecerte si vas a implementar tecnologías para el procesamiento y análisis de Big Data.
Te da acceso a la API de HDFS
El paquete Pydoop te proporciona acceso a la API HDFS para Hadoop. Esta API permite que escribas programas y aplicaciones para Hadoop MapReduce. Para refrescar tus conocimientos, API significa Application Programming Interfaces, lo que en español sería: Interfaz de Programación de Aplicaciones.
Pero, ¿en qué te beneficia la API de HDFS? Pues la API de HDFS te permite leer y escribir información fácilmente sobre archivos, directorios y propiedades globales del sistema de archivos cualquiera. Todo ello sin enfrentarte a ningún obstáculo ni a inconvenientes molestos.
Ofrece también la API de MapReduce
El entorno de Pydoop ofrece la API MapReduce para resolver problemas complicados. Todo ello con un esfuerzo de programación casi nulo. Esta API se utiliza para implementar avanzados procesos vinculados a Data Science, como “Contadores” y “Lectores de Registros”. Esto hace que la programación en Python sea la opción más adecuada para el Big Data.
El lenguaje de programación Python es veloz
El lenguaje de programación Python está considerado como uno de los lenguajes más populares para el desarrollo de software debido a su alta velocidad y rendimiento. Como acelera bien el código que escribes, es una opción más que adecuada para procesar Big Data.
La programación en Python admite pruebas y desarrollo de prototipos, los cuales ayudan a que el código se ejecute rápidamente. Además, al ejecutarse dichos prototipos, Python mantiene la transparencia entre el código y el proceso en sí. De esta manera, la programación en Python contribuye a que el código sea legible y transparente, lo que supone una gran ayuda para el mantenimiento de dicho código cuando se escribe con regularidad.
Este lenguaje de programación Python provee un alcance eficaz
El lenguaje de programación Python permite a los usuarios simplificar las operaciones de datos. Como se trata de un lenguaje orientado a objetos, soporta estructuras muy avanzadas de datos. Algunas de ellas que maneja Python incluyen: listas, conjuntos, tuplas, diccionarios y muchas más.
Además de esto, Python ayuda en el apoyo a los procesos de computación científica. Tales como: operaciones de matrices, marcos de datos, entre otras. Estas características novedosas de Python ayudan a mejorar el alcance del lenguaje. Permitiendo acelerar diversos procesos, procedimientos y operaciones. Estas características hacen que Python y el Big Data sean una verdadera combinación mortal.
Dispone de un buen soporte de procesamiento de datos
Este lenguaje tiene una característica incorporada de apoyo al procesamiento de datos propiamente dicho. Es decir, puedes utilizar esta característica para apoyar el procesamiento de datos, esto para los datos no estructurados y los datos no convencionales. Esta es sin duda, la razón por la que las empresas de Big Data prefieren elegir a Python.
Incluso, programar en Python se considera uno de los requisitos más importantes a la hora de procesar cantidades masivas de datos. De esta manera, podrás tener una idea clara de por qué Python es perfecto para todas las operaciones que se relacionan con Big Data.
Conoce algunos paquetes de bibliotecas del lenguaje de programación Python
El lenguaje de programación Python es bastante completo en cuanto a diversas operaciones de índole científica. El análisis de datos, su procesamiento y el tratamiento de la información final, es lo que las empresas necesitan para obtener información verídica en poco tiempo. De tal manera que puedan tomar decisiones acertadas con datos debidamente procesados.
Por ello, la combinación de Pyton y Big Data está respaldada por sus robustos paquetes de bibliotecas que satisfacen las necesidades analíticas y de Data Science. De esta manera lo convierten en una opción permanente en las aplicaciones que permiten procesar y analizar cantidades masivas de datos. Aquí verás algunas de las que más se utilizan en Big Data.
1. Pandas
Pandas es una biblioteca que ayuda a analizar los datos para obtener información verídica y que sea útil. Además, proporciona la estructura de datos y las operaciones necesarias para la manipulación de los mismos en series temporales y tablas numéricas.
2. NumPy
Se trata del paquete más importante de Python. El cual hace posible la computación científica propiamente dicha. Ofrece soporte para el álgebra lineal, el cálculo de números aleatorios y las transformadas de Fourier. Además, soporta matrices multidimensionales y matrices con su extensa biblioteca de funciones matemáticas de alto nivel.
3. SciPy
Es una biblioteca muy usada en Big Data para la computación científica y técnica. SciPy abarca diferentes módulos para optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, FFT, procesamiento de señales e imágenes. Así como también, solucionadores de ODE. Además, contiene otros módulos adicionales para tareas habituales en ciencia e ingeniería
4. Mlpy
Mlpy es una biblioteca de machine learning (aprendizaje automático), que funciona sobre NumPy y SciPy. La biblioteca Mlpy proporciona diferentes técnicas de machine learning para problemas y ayuda a encontrar un compromiso razonable entre modularidad, reproducibilidad, mantenibilidad, usabilidad y eficiencia.
5. Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca de Python que ayuda a trazar en 2D los formatos de publicación en papel. Todo ello a través de un entorno interactivo en todas las plataformas que desees. De igual forma, Matplotlib permite generar gráficos, diagramas de barras, histogramas, gráficos de error, espectros de potencia, gráficos de dispersión, entre otros gráficos estadísticos.
6. Theano
Es una biblioteca creada para procesar de forma eficiente todo lo que tiene que ver con el cálculo numérico. Además, te permite optimizar, definir y posibilitar la evaluación de expresiones matemáticas que pueden implicar también matrices multidimensionales.
7. NetworkX
NetworkX es una librería para el estudio de grafos que ayuda a crear, manipular y estudiar la estructura, la dinámica y las funciones de redes complejas.
8. SymPy
Se trata de una biblioteca eficaz para el cálculo simbólico. La cual incluye características como: aritmética simbólica básica, cálculo, álgebra, matemáticas discretas física cuántica y capacidades de álgebra computacional en diferentes formatos. Todo ello como una aplicación independiente o como una biblioteca a otras aplicaciones. También, puedes utilizarla como una aplicación en vivo en la web.
9. Dask
Es una biblioteca enfocada en Big Data que ayuda a la computación paralela flexible para fines analíticos. Desde el punto de vista del procesamiento de datos masivos, trabaja con colecciones de Big Data, tales como como: marcos de datos, listas y matrices paralelas o con iteradores de Python. Esto para procesar mayor cantidad de memoria en un entorno distribuido.
10. TensorFlow
TensorFlow es una librería especializada en software, la cual también es de código abierto y está soportada por Python. Esto con el fin de desarrollar el aprendizaje automático de una serie de tareas. Es por ello que esta biblioteca es capaz de construir y entrenar redes neuronales para diversos fines, tales como: detectar y descifrar patrones, correlaciones y algoritmos con el fin de aprender y razonar.
EL lenguaje de programación Python permite la escalabilidad
La escalabilidad es muy importante cuando se trata de procesar y analizar datos masivos. A diferencia de otros lenguajes enfocados en la Data Science como R, MatLab o Stata, Python se ejecuta para analizar y procesar datos es mucho más rápido.
Aunque inicialmente hubo quejas sobre su velocidad, con la introducción de Anaconda el rendimiento ha mejorado mucho a niveles estratosféricos. Esto hace que Python y el Big Data sean compatibles entre sí con una mayor escala de flexibilidad.
El lenguaje de programación Python y Big Data son la combinación perfecta
El análisis de Big Data a menudo se enfrenta a problemas complejos que necesitan el apoyo de la comunidad para su solución. Python, como lenguaje de programación, tiene una gran comunidad que está siempre activa. La cual ayuda a los expertos en Data Science y a los programadores con el apoyo de especialistas en cuestiones relacionadas con la codificación, lo cual es otra razón para su enorme popularidad.
Por esta y otras razones, Python y Big Data juntos proporcionan una fuerte capacidad computacional en la plataforma de análisis de grandes cantidades de datos. Si eres un programador de Big Data y estás experimentando por primera vez, sin duda es más fácil de aprender que Java y otros lenguajes de programación similares. El Big Data se hace necesario para que las organizaciones tomen decisiones estratégicas con mayor rapidez. De tal modo que el Máster en Big Data y Business Analytics te proporciona los conocimientos necesarios para lograr desarrollar a tu organización.
