La tecnología de Big Data es extensa y tiene cantidades masivas de información para descubrir, analizar y trabajar eficientemente con ella. Para procesar datos y estructurarlos hay múltiples alternativas, siendo los lenguajes de programación herramientas importantes para hacer análisis correctos.
Entre ellos, destaca el lenguaje de programación Python, el cual, aparte de servir como lenguaje de programación apta para analizar Big Data, ofrece muchas opciones para los desarrolladores.
Python hace el análisis de Big Data más simple
El manejo y análisis de Big Data es complejo, incluso abrumador para algunos profesionales. Por ello, Python está posicionado como una herramienta realmente eficiente en cuanto al procesamiento de datos masivos. Es de aprendizaje sencillo y es un apoyo esencial para ejecutar procesos de programación, convierte los procesos complejos en procesos simples.
Python tiene aceptación a nivel mundial gracias a la enorme comunidad de desarrolladores en línea, los cuales resuelven problemas. Además, ofrecen soluciones prácticas y aunado a esto, tienen buen soporte para distintas plataformas. Este lenguaje de programación, es especialmente apto para analizar grafos y otras estructuras que permiten el procesamiento de datos a gran escala.
Python es eficiente en el Big Data por diversas razones
Se trata de un lenguaje de programación que, al ser manejado por desarrolladores enfocados en el procesamiento de cantidades masivas de información, permite hacerlo eficientemente y con el menor coste de recursos. Por ello, Python es el lenguaje de programación que cumple con muchos requerimientos a la hora de procesar Big Data.
Es un lenguaje que destaca por su simplicidad
Python es reconocido a nivel mundial porque permite que los programas creados en él puedan ejecutarse de forma sencilla. Es decir, con la menor cantidad de líneas de código posibles. De igual forma, permite identificar, asociar e interpretar diversos tipos de datos, haciéndolo un lenguaje sencillo de usar.
La reducción de tiempo en el desarrollo de código es menor y no hay limitaciones en cuanto al procesamiento de múltiples tipos de datos. En sus inicios, Python tenía una serie de desventajas a la hora de competir directamente con Java. Pero, gracias al soporte que ofrece Anaconda, sus capacidades son mejores y de primer nivel.
Python es compatible con múltiples herramientas
Este lenguaje de programación tiene la capacidad de adaptarse a diversos entornos y situaciones. Es por ello que se puede acoplar Python entre diversas herramientas y aplicaciones que dan soporte y procesan Big Data.
Una de las más importantes es Hadoop, la cual está desarrollada en código abierto y si se combinan con Spark, representan un conjunto de poderosas herramienta que los desarrolladores tienen a la mano a la hora de abordar proyectos de mayor y menor complejidad.
Es de rápido aprendizaje
En comparación con otras herramientas de desarrollo, Python es ideal para aquellas personas que se están iniciando en el procesamiento de datos a partir de la programación. Python es perfecto para programadores profesionales, novatos y desarrolladores de cualquier nivel, debido a que dispone de un código fácil de leer y entender.
Además, este código está soportado por una amplia comunidad de desarrolladores que trabajan para que Python sea cada vez más entendible a todos los niveles. La curva de aprendizaje es gradual, gracias a que los conceptos aprendidos se aplican mediante pruebas que se pueden hacer sin dificultades.
Posee diversas herramientas de soporte
Python tiene la particularidad de que se puede conectar con diversos paquetes de software y así desarrollar múltiples soluciones en cuanto al análisis de datos, ciencia de datos y, por supuesto, procesamiento de Big Data. Incluso, se puede desarrollar código funcional de Python desde diferentes herramientas complementarias para tener un trabajo completo y que de verdad resuelva los problemas asociados al análisis de datos masivos.
Se pueden visualizar múltiples datos
Una de las características clave en cuanto a la utilización de Python como herramienta principal en proyectos asociados al Big Data, es la capacidad de visualización de datos. Los paquetes de visualización que admite Python son funcionales y resuelven muchos problemas. Además, no ocupan mucho espacio en la estructura de almacenamiento.
En los tiempos recientes, existe un conjunto de API que ofrecen incluso mejores resultados que herramientas de vieja data. Por esta razón, dicho lenguaje de programación es óptimo para visualizar todo tipo de datos, ya sea en tiempo real o los que están almacenados en una base de datos cualquiera.
Python es un lenguaje obligatorio para procesar Big Data
Cualquier tipo de ayuda o ventaja que los desarrolladores puedan obtener a partir de lenguajes de programación sencillos para procesar Big Data, son importantes debido a la gran cantidad de datos e información que se deben manejar. Además, estas herramientas son efectivas en la resolución de problemas y en hacer eficiente el trabajo.
Por ello, Python es una ayuda realmente significativa en cuanto al procesamiento de datos e información a gran escala. No solamente en cuanto al proceso en sí, también, puede procesar y analizar distintos tipos de datos, acoplarse a otras herramientas para potenciar su alcance. Todo esto para obtener resultados en corto tiempo y en un menor coste.
Lo esencial en el Big Data no es la clasificación de datos, sino el procesamiento de los mismos, ya sean estructurados o no estructurados. Por ello, Python puede procesarlos y analizarlos independientemente si tienen o no esta clasificación. Así pues, los desarrolladores pueden obtener más información si acoplan diversos servicios y herramientas con este lenguaje. Python es esencial en el procesamiento de datos y por ello, la Maestría en Big Data Analytics se especializa en ofrecer todo el conocimiento y las herramientas necesarias para analizar y procesar el Big Data eficientemente.
