Dentro de los entornos Big data existen innumerables herramientas que son imprescindibles para realizar determinados procesos. Estas son usadas continuamente y son completamente gratuitas, existe una gran lista de recursos que pueden implementarse, para ello nada mejor que las Librerías interactivas.
Estas librerías para entornos Big Data se encuentran integradas a uno de los lenguajes de programación con más popularidad dentro del Big Data. Son de fácil descarga mediante el uso de paquetes como PIP, herramienta que es parte de Python. A su vez, se encuentra en el exterior al entorno de codificación.
Pandas
Es una de las librerías de software dentro de los entornos Big Data de lenguaje de programación de Python. Que trabaja en torno a la maniobra y análisis de los datos. En líneas generales, brinda una estructura de datos y operaciones que permiten el manejo de tablas numéricas. Por ello, se trata de una herramienta completamente gratuita, en donde se pueden observar datos por varias etapas en el tiempo.
Algunas de sus características más resaltantes es que cuenta con los instrumentos necesarios para leer y escribir datos entre diferentes estructuras de datos en memoria. Además, permite la indexación elegante y formar subconjuntos de datos en enormes cantidades. Puede llegar a proporcionar funciones en donde se generen rangos de fechas o filtración de datos.
Matplotlib
Se conoce como una de las librerías con mayor potencia dentro de Python, permite que la ciencia de los datos hagan uso de módulos Pyplot dentro de la misma. Proporcionando una interfaz estándar que logra trazar datos. Se trata de una librería de gráficos excepcional. Además puede llegar a personalizar las gráficas que se implementan en Pandas.
Tensorflow
Inicialmente, esta librería fue desarrollada por Google con el fin de presentar una interfaz y un framework que logra trabajar en conjunto con las redes neuronales y el Deep Learning. Es ideal para realizar tareas relacionadas con el Machine learning, por lo que se encuentra capacitado para brindar una visión del computador, mejoramiento en el procesamiento del lenguaje y la comprobación de los audios y videos.
Google Sheets
En primer lugar, se trata de hojas de cálculo que permite trabajar de manera rápida y sencilla con datos de manera visual, el cual es usado a diario por millones de personas en todo el mundo. Se trata de una asimilación de Google Excel que posee todas las funciones primordiales de Excel y se encuentra disponible de manera gratuita con las cunetas de Google.
Apache Impala
Se trata de una herramienta escalable de procesamiento MPP, con licencia abierta que ha sido incluida en la Apache Software Foundation. Por lo general, puede llegar a soportar una gran variedad de formatos como Parquet, ORC o Avro. Asimismo, permite trabajar con múltiples tecnologías de almacenamiento.
Apache impala es capaz de trabajar con los metadatos, la sintaxis SQL y con el driver de Hive. De igual manera, es capaz de incluirse a la perfección con el ecosistema de Haddop. Igualmente, brinda la posibilidad de obtener resultados en muy corto tiempo y que las acciones puedan ser llevadas a cabo en un plazo más corto.
Apache Hive
La tecnología que hace uso el Apache Hive es muy similar al de Impala para la carga de datos en entornos Big Data. Ambas tecnologías son compatibles con entornos empresariales, que pueden llegar a completar transformaciones complejas y la suma de grandes volúmenes de datos
Jupyter Notebook
Es uno de los entornos Big data con gran popularidad entre los usuarios de Python que trabajan con la ciencia de datos. Este brinda la posibilidad de efectuar combinaciones de códigos, textos y gráficos y, que los mismos sean realizados en un solo documento, lo que permite que el trabajo sea elaborado fácilmente. Es posible incluir diferentes formatos desde HTML, PDF, entre otros.
Anacondas
Esta librería permite que se pueda distribuir en POython de forma efectiva las herramientas científicas de la misma. Contiene gran cantidad de paquetes que son necesarios para la instalación de estos y proceder a efectuar los análisis de datos, lo que minimiza el tiempo de los procesos y permite un inicio más rápido.
Apache Arrow
En las librerías de Apache Arrow se pueden implementar formatos y la disposición de bloques de construcción para los casos que deben ser utilizados, en donde se puedan incluir análisis de alto rendimiento. Es posible hacer los envíos de datos en columnas de manera eficaz y con base en diferentes motores de análisis.
Importancia de las librerías para entornos Big Data
En líneas generales, Las librerías para los entornos Big data trabajan como unidades de información de donde se extrae gran cantidad de información o datos diariamente. Los cuales son sometidos a análisis, clasificación y extracción de información.
Para ello existen herramientas o aplicaciones que permiten que se integran a estos procesos y lograr sacar partido de todos los datos que ingresan. Las personas encargadas de llevar a cano estos procedimientos son expertos en ciencias de datos. Generalmente, cuentan con la capacidad de obtener grandes cantidades de información en la red, así como, la aplicación y desarrollo de algoritmos en el Machine Learning.
En el caso de Python, en los entornos Big Data, siendo uno de los lenguajes de programación con propósitos generales, es utilizado comúnmente en el desarrollo web y cuenta con gran popularidad entre los usuarios. Este ha llegado a proporcionar funciones en la ciencia de los datos y en los procesos a los cuales son sometidos. Es capaz de realizar diversas labores con respecto al trabajo que requieren los datos y es el que mejor se ha ajustado al medio.
Para finalizar, muchos de estos contenidos se encuentran integrados a la Maestría en Big Data Analytics. Por lo tanto, puedes acceder a este tipo de formación y ser parte de los profesionales integrados a estas nuevas aplicaciones.
