¡Big Data! Esta es quizás una de las palabras que más escuchas en estos días con la revolución digital, debido a la automatización de procesos y la notable explosión de los datos digitales. De hecho, se trata de almacenar una cantidad infinita de datos estructurados o no estructurados de forma numérica, ¡algo que habría sido casi imposible si hubiéramos usado los métodos antiguos! Pero eso no es todo, Big Data también ofrece herramientas para analizar datos y extraer información útil.

1. Introducción

El Big Data es un campo interesante, sí, pero ¿por dónde empezar? Lo primero en lo que debes pensar antes de comenzar la programación de big data es en el lenguaje de programación en sí. ¿Python? ¿Java? ¡Hay que decir que muchos programadores prefieren Python! Por supuesto por varias razones que te desvelaremos más adelante.

2. Python, el lenguaje preferido de los desarrolladores de Big Data

Python es un lenguaje bien conocido para programación orientada a objetos, funcional e imperativa. También es muy popular en el campo de Big Data. Según la Encuesta de desarrolladores de Stack Overflow de 2019, Python es el segundo lenguaje "más querido" con el 73% de los desarrolladores que lo eligen sobre otros lenguajes de programación predominantes en el mercado.

Este éxito se debe al hecho de que Python ofrece una variedad de características y bibliotecas para explorar y transformar grandes formatos de datos. Además, debido a su versatilidad, los programadores de Big Data pueden usarlo para casi cualquier problema asociado con este campo.

Podemos escribir docenas de líneas para convencerte de que Python es el lenguaje elegido por los programadores de big data, pero preferimos enumerar las buenas razones que harán que ames este lenguaje.

3. 6 buenas razones para combinar Python y Big Data

Python es una gran herramienta y se adapta perfectamente como combinación de Big Data y Python para el análisis de datos debido a las siguientes razones:

3.1. Python es fácil de aprender

Python es un lenguaje fácil de aprender porque tiene una gran cantidad de funciones que habrían requerido varias líneas de código en otro lenguaje. Python tiene otras ventajas como la legibilidad del código, la sintaxis simple, la identificación automática, la asociación de tipos de datos y la implementación. Aquí hay un pequeño ejemplo básico para demostrar la simplicidad de los códigos en Python:

En Python:

print (“Hola”)

En Java:

class Hola {public static void main (Strings [] args) {System.out.println ("Hola")}}

Una gran diferencia, ¿verdad? Esta simplicidad de sintaxis funciona a su favor al programar proyectos de big data. "Hacer más con menos" es el lema de este idioma. Además, hay cientos de tutoriales gratuitos para aprender Python en línea.

3.2. Python, un lenguaje para todos

Python es un lenguaje de programación de código abierto que crece utilizando un modelo basado en la comunidad. Se puede ejecutar en entornos Windows y Linux. Además de eso, puedes portarlo a otras plataformas, ya que admite muchas de ellas.

¡Esto significa que no tendrás ninguna complicación al usar Python independientemente de tu sistema operativo o entorno!

3.3. Los mejores paquetes y bibliotecas para Big Data

Si Python se encuentra entre los mejores lenguajes de programación, también es gracias a la solidez de sus paquetes de análisis y bibliotecas bien probados. De hecho, tiene una bibliotecas para las diferentes necesidades del programador.

Dado que Big Data requiere mucho análisis de datos y cálculos científicos, Python y Big Data son la combinación perfecta. Las bibliotecas de Python constan de paquetes tales como cálculo numérico, análisis de datos, análisis estadístico, visualización de datos o aprendizaje automático.

Por ejemplo, los módulos Numpy, Scipy y Pandas se utilizan para implementar varias operaciones de Big Data a diario.

3.4. Compatibilidad con hadoop, paquete pydoop

Otra razón por la que los programadores de big data eligen Python para el desarrollo de su código es su compatibilidad con Hadoop. Gracias al paquete Pydoop (Python y Hadoop), puedes acceder a la API HDFS de Hadoop para crear programas y aplicaciones MapReduce, por ejemplo.

Pydoop también ofrece una API MapReduce para resolver problemas complejos con un mínimo esfuerzo de programación. Esta API se puede utilizar para implementar conceptos avanzados de ciencia de datos como "contadores" y "lectores de registros" que hacen que la programación de Python sea la mejor opción para los metadatos.

3.5. Comunidad de Python

¡Al unirte a la comunidad de Python, serás parte de una gran familia! Generalmente, el análisis de metadatos complejos requiere el apoyo de la comunidad para encontrar soluciones. ¡Esta es otra buena razón para elegir Python!

¡Ahora que estamos seguros de que Python es tu lenguaje preferido para big data! Te vamos a mostrar algunas pequeñas bibliotecas y módulos que te serán útiles más adelante.

4. Python, las 5 bibliotecas más populares

Python tiene paquetes científicos, la elección de la pareja Python Big Data se justifica por sus sólidos paquetes que satisfacen las necesidades de ciencia de datos y las necesidades analíticas de los programas.

Algunas de las bibliotecas destacadas que contribuyen a la popularidad de Python incluyen:

4.1. Tensorflow

Tensorflow es la biblioteca más famosa en procesamiento de computación digital de alto rendimiento. Esta biblioteca se ocupa de los cálculos que involucran tensores, se utiliza en varios campos científicos. Entre las aplicaciones de tensorflow, encontramos:

  • Reconocimiento de imágenes y voces.
  • Detección de video.
  • Aplicaciones basadas en texto.

Esta librería se caracteriza principalmente por:

  • Computación paralela para ejecutar programas complejos.
  • Reducción de errores con una tasa de hasta un 60% para problemas de aprendizaje automático.
  • Actualización y corrección de errores muy frecuentes.

4.2. Numpy

¡El famoso Numpy! Es el módulo fundamental de cálculo numérico en Python. Permite el procesamiento de matrices de objetos multidimensionales de alto rendimiento. Numpy también se ocupa del problema de la lentitud al proporcionar funciones y métodos que funcionan eficazmente en estas placas.

Las ventajas del módulo numpy son:

  • Análisis de datos.
  • Módulo de algunas otras bibliotecas como Scipy o matplotlib.
  • Crea poderosas tablas de N dimensiones.
  • Aplicación con Matlab.

La fuerza del módulo numpy se justifica por:

  • Funciones rápidas precompiladas para cálculos básicos.
  • Apoya el enfoque orientado a objetos.
  • Programación de tablas orientada a resultados más eficientes.

4.3. Scipy

Scipy está más orientada a la ciencia de datos. Desciende del módulo numpy. SciPy es una biblioteca ampliamente utilizada en Big Data para computación científica y técnica. Esta biblioteca contiene diferentes módulos para:

  • Mejoramiento.
  • Álgebra lineal.
  • Interpolación.
  • Procesamiento de imágenes y señales.

Scipy se caracteriza por:

  • Herramientas de procesamiento de imágenes multidimensionales.
  • Funciones predefinidas para resolver problemas de ecuaciones diferenciales.
  • Funciones avanzadas para la manipulación y visualización de datos.

4.4. Pandas

Pandas es un módulo esencial en el procesamiento de datos. Es una de las bibliotecas más populares en ciencia de datos. De hecho, Pandas proporciona estructuras de datos muy variadas que son fáciles de manejar. Entre las aplicaciones de esta biblioteca encontramos:

  • ETL: proceso de extracción, transformación y almacenamiento de datos.
  • Limpieza y visualización de datos.
  • Ampliamente utilizado en estudios de comportamiento del cliente en marketing.

4.5. Matplotlib

Finalmente te presentamos Matplotlib. Te permite dibujar diagramas 2D para que puedas visualizar los resultados. Estos patrones pueden ser diagramas, gráficos de barras, histogramas, espectros de potencia, diagramas de difusión o más.

Este módulo tiene varias aplicaciones que incluyen:

  • Visualización de la correlación entre variables.
  • Visualización de distribución de datos.
  • Visualización de los intervalos de confianza del modelo hasta el nivel del 95%.

5. Conclusión

Por todas estas razones, que son solo una pequeña muestra del poder de este lenguaje. ¡Creemos que Big Data y Python son la pareja perfecta! Si eres un desarrollador principiante que quieres comenzar con big data, te recomendamos encarecidamente que elijas este lenguaje, que será más fácil que Java u otros. Si eres un profesional, ¡ya lo sabes todo!