10 причин, почему вы должны выбрать Python для больших данных

Большие данные - самый ценный товар в наше время! Объем данных, генерируемых компаниями и людьми, растет настолько, что к 2025 году они достигнут 175 зеттабайт, тогда как в настоящее время они составляют около 50 зеттабайт .

И Python - лучший язык программирования для управления этими большими данными из-за его способности к статистическому анализу и легкости чтения. Что ж, есть еще много причин, которые способствуют успеху Python. Одним из них является его библиотечная поддержка для науки о данных и аналитики. Многие ведущие компании, такие как Google, Facebook, Mozilla, Quora и т. Д., Используют Python для управления своими данными. Но давайте подробно изучим все эти причины, чтобы понять популярность Python и поразительные темпы его роста в аналитике больших данных.

1. Python - это открытый исходный код, и его легко изучить.

Python - это язык программирования с открытым исходным кодом, который можно использовать бесплатно. Фактически, вы можете загрузить последнюю версию Python прямо с их официального сайта python.org. И Python тоже легко выучить! Он простой, с легко читаемым синтаксисом, что делает его любимым как опытными разработчиками, так и студентами-экспериментаторами. Простота Python означает, что инженеры по большим данным и специалисты по данным могут сосредоточиться на реальном управлении большими данными и получении практических идей, а не тратить все свое время (и энергию!) На понимание только технических нюансов языка. Это одна из причин использовать Python для больших данных!

2. Python гибок и масштабируем.

Python очень масштабируем при обработке больших объемов данных, что является необходимостью, когда речь идет о больших данных. Другие языки программирования, которые используются в аналитике больших данных, такие как Java и R, не так гибки и масштабируемы по сравнению с Python. Если объем данных увеличивается, Python может легко увеличить скорость обработки данных, что сложно сделать на Java или R. Python также чрезвычайно гибок. и в высшей степени эффективный. Это позволяет разработчикам выполнять больше работы, используя меньшее количество строк кода. Код Python также легко понимается людьми, что делает его идеальным для анализа больших данных.

3. У Python есть несколько библиотек

Python уже довольно популярен, и, следовательно, он имеет сотни различных библиотек и фреймворков, которые могут использоваться разработчиками. Эти библиотеки и фреймворки действительно полезны для экономии времени, что, в свою очередь, делает Python еще более популярным (это полезный цикл !!!).

Многие библиотеки Python особенно полезны для анализа данных и машинного обучения. Эти библиотеки предоставляют большую поддержку для обработки больших данных, что является одной из причин выбора Python для больших данных. Некоторые из этих библиотек приведены ниже:

• Pandas - это бесплатная библиотека программного обеспечения для анализа и обработки данных. Он предоставляет различные структуры данных и операции для управления данными в виде числовых таблиц и временных рядов. У Pandas также есть несколько инструментов для чтения и записи данных между структурами данных в памяти и различными форматами файлов.
• NumPy - это бесплатная программная библиотека для численных вычислений с данными, которые могут быть в форме больших массивов и многомерных матриц. NumPy также предоставляет различные высокоуровневые математические функции для манипулирования этими данными с помощью линейной алгебры, преобразований Фурье, обработки случайных чисел и т. Д.
• SciPy - это бесплатная библиотека программного обеспечения для научных вычислений и технических вычислений с данными. SciPy позволяет оптимизировать данные, интегрировать данные, интерполировать и изменять данные с помощью линейной алгебры, специальных функций и т. Д.
• Scikit-learn - это бесплатная библиотека программного обеспечения для машинного обучения, с которой связаны различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации. Кроме того, Scikit-learn можно использовать вместе с NumPy и SciPy.

4. Python имеет высокую скорость обработки.

Python имеет высокую скорость обработки данных, что делает его оптимальным для использования с большими данными. Коды данных, написанные на Python, могут быть выполнены за меньшее время по сравнению с другими языками программирования, потому что программы написаны с использованием простого и легкого в управлении кода. Раньше Python считался более медленным языком по сравнению с Java или Scala, но теперь сценарий изменился с появлением Anaconda. Это постоянно делает каждую версию Python быстрее, чем когда-либо прежде, а также делает Python одним из самых популярных вариантов больших данных в технологической индустрии.

5. Python переносим и расширяем

Это важная причина, по которой Python так популярен в Data Science. Многие межъязыковые операции могут быть легко выполнены на Python из-за его переносимости и расширяемости. Многие специалисты по данным предпочитают использовать графические процессоры (GPU) для обучения своих моделей машинного обучения с использованием данных на своих машинах, и портативная природа Python хорошо подходит для этого. Кроме того, Python поддерживает множество различных платформ, таких как Windows, Macintosh, Linux, Solaris и т. Д. В дополнение к этому, Python также может быть интегрирован с Java, компонентами .NET или библиотеками C / C ++ из-за его расширяемости.

6. Python поддерживает обработку данных.

Python предоставляет встроенную поддержку обработки данных, и это одна из причин, по которой он так популярен среди компаний, занимающихся большими данными. Python предоставляет функции для идентификации и обработки неструктурированных данных, которые также могут включать голосовые, текстовые и графические данные. Python также может обрабатывать данные, когда данные находятся в разных файлах, таких как CSV, XML, HTML, SQL, JSON и т. Д., И формат обработки для каждого файла разный. Некоторые из библиотек Python, которые можно использовать для обработки данных, включают Pandas, NumPy, SciPy и т. Д.

7. Python обеспечивает повышенную совместимость с Hadoop

Python и Hadoop - это платформы больших данных с открытым исходным кодом, поэтому Python надежно совместим с Hadoop. Большинство разработчиков предпочитают использовать Python вместе с Hadoop, а не Java или Scalab из-за огромного количества поддерживающих Python библиотек для анализа данных. Python также имеет пакет PyDoop, который обеспечивает отличную поддержку Hadoop для разработчиков Python. Пакет Pydoop предоставляет доступ к HDFS API для Hadoop, который позволяет вам читать и записывать файлы данных из глобальных файловых систем. Pydoop также предоставляет API MapReduce, который используется для решения сложных концепций науки о данных с минимальными усилиями программирования, что является отличительной чертой Python. Это также отличная причина выбрать Python среди других языков программирования для больших данных.

8. Python получил поддержку большого сообщества.

Python существует с 1990 года, и сейчас достаточно времени, чтобы создать поддерживающее сообщество. Благодаря этой поддержке изучающие Python могут легко улучшить свои знания в области больших данных и аналитики данных, что только приведет к росту популярности. И это еще не все! В Интернете доступно множество ресурсов для продвижения больших данных на Python, к которым разработчики и специалисты по данным могут получить доступ, если им понадобится помощь. Кроме того, корпоративная поддержка - очень важная часть успеха Python для больших данных. Многие ведущие компании, такие как Google, Facebook, Instagram, Netflix, Quora и т. Д., Используют Python для своих продуктов. Google единолично отвечает за создание многих библиотек Python для анализа данных, таких как Keras, TensorFlow и т. Д.

9. Python обеспечивает поддержку визуализации данных

Python предоставляет множество пакетов, которые можно использовать для визуализации данных по сравнению с другими языками программирования. Визуализация данных - очень важная часть понимания скрытых шаблонов и слоев в данных, и Python предоставляет для этого гораздо больше возможностей по сравнению со своим основным конкурентом R. Некоторые из библиотек Python, которые предоставляют инструменты для визуализации данных, - это Matplotit, Plotly, NetworkX , Pyga, ggplot, Seaborn, Altair и др.

10. У Python есть IDE для науки о данных

Python имеет различные IDE, которые позволяют визуализировать данные, анализ данных, машинное обучение, обработку естественного языка и т. Д., Что, в свою очередь, делает их подходящими для науки о данных. Некоторые из этих IDE представлены следующим образом:

• Spyder - это IDE с открытым исходным кодом, которую можно интегрировать со многими различными пакетами Python, такими как NumPy, SymPy, SciPy, pandas, IPython и т. Д. Редактор Spyder также поддерживает интроспекцию кода, завершение кода, подсветку синтаксиса, горизонтальное и вертикальное разделение и т. Д. .
• Pycharm - это IDE, разработанная JetBrains. Он имеет различные функции, такие как анализ кода, встроенный модульный тестер, встроенный отладчик Python, поддержка веб-фреймворков и т. Д. Pycharm особенно полезен в науке о данных и машинном обучении, поскольку он поддерживает такие библиотеки, как Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, NumPy, и т.п.
• Rodeo - это среда IDE с открытым исходным кодом, которая была разработана] для науки о данных на Python. Итак, Rodeo включает в себя учебные пособия по Python, а также шпаргалки, которые при необходимости можно использовать для справки. Некоторые из функций Rodeo - это подсветка синтаксиса, автозаполнение, простое взаимодействие с фреймами данных и графиками, встроенная поддержка IPython и т. Д.