Python es el lenguaje de programación para Big Data por excelencia. De tal manera que se sirve de herramientas y módulos para que la experiencia de generación de código sea lo más cómoda posible. Una parte esencial del proceso de programación de análisis de datos masivos, son las librerías, las cuales permiten combinar distintas características y aplicaciones dedicadas al procesamiento de datos, en este caso.
¿Qué son las librerías de Python?
Las librerías son un conjunto de paquetes de datos que son distribuidos con Python. Así pues, dentro de una distribución de Python están algunas librerías con operaciones simples y que son comunes de la programación. De esta forma, permite concentrarse en las librerías inherentes al Big Data, muchas de las cuales están en la distribución de Python.
De igual forma, se pueden encontrar librerías de terceros, las cuales pueden descargarse e implementarse en Python. Por ello, la versatilidad de este lenguaje de programación permite que se procesen cantidades masivas de datos, solo instalando y ejecutando algunas librerías útiles, ya sean nativas o de terceros.
¿Qué ventajas ofrece Python?
A la hora de establecer librerías que interactúen con el Big Data, Python ofrece ventajas sobre otros lenguajes de programación. Todo ello sin ser uno propiamente desarrollado para el procesamiento de datos e información a gran escala.
Es un lenguaje de programación flexible para el Big Data
Las librerías son los recursos más útiles y decisivos a la hora de experimentar con el procesamiento de Big Data. Así, se puede crear código en Python de manera flexible. Esto debido a que su codificación es limpia y se puede ejecutar con menos líneas de comandos, haciendo la sintaxis fácil de comprender.
Es un lenguaje rápido y sencillo
Python tiene diversos patrones que están orientados a acciones. De tal manera que es un lenguaje interpretado, es decir, que su ejecución se hace rápidamente gracias a su sintaxis simple. Además, la ejecución del código se efectúa de forma inmediata, ya que no se necesita compilación para ello.
Es un lenguaje multiplataforma
Se puede implementar y codificar con Python en diferentes plataformas y sistemas operativos, tales como Linux, Windows y macOS. Dentro del mismo Python se encuentran las librerías que se necesitan, lo que supone un ahorro de tiempo, ya que no hay que instalarlas. Este problema pasa en otros lenguajes de programación.
Algunas librerías de Python para el Big Data
Las librerías que Python utiliza para Big Data no son estándares, lo que quiere decir que son especializadas para ello o, cuando menos, tienen que ver con procesos dedicados con el procesamiento y gestión de datos masivos. Por ello algunas librerías de Python se utilizan para ello y nada más.
NumPy
Numerical Python, es probablemente la librería que más se utiliza debido a que trabaja con matrices o arrays de infinitas dimensiones. De igual manera, puede ofrecer trabajos con funciones de álgebra lineal, transformada de Fourier, entre otras. De igual manera, tiene capacidades un tanto avanzadas con números aleatorios.
Esta librería también dispone de diversas herramientas para integrarse con otros lenguajes de programación de bajo nivel, tales como C, C++ y Fortran. De esta manera, Python se sirve de otros lenguajes de programación para procesar funciones numéricas y de procesamiento.
SciPy
Es la abreviatura de Scientific Python, esta librería ha sido desarrollada sobre la anterior, NumPy. De hecho se trata de una de las librerías de Python para Big Data que resultan de más utilidad por su variedad de módulos de alto nivel. Todos ellos sobre ciencias e ingeniería.
Aquí se pueden encontrar funciones complejas como la transformada discreta de Fourier, matrices de optimización y de álgebra lineal. Si se quiere trabajar con base en el Data Science, esta es una de las librerías aptas para ello.
Pandas en el Big Data
Sin duda que Pandas es una de las librerías que se especializan en el análisis de datos. Cuenta con múltiples estructuras que se necesitan para identificar datos en bruto y que estos sean necesarios para el análisis. Por ejemplo, las tablas de una base de datos pueden procesarse con esta librería.
Esta librería lleva a cabo actividades esenciales como comparar datos alineados, fusión de conjuntos de datos, gestión de datos perdidos, entre otros. De esta manera, procesa datos de alto nivel, como son las estadísticas de cualquier aspecto financiero u organizacional. Para el Big Data, Pandas se convierte en un proveedor de estructuras de datos y también provee las funciones necesarias para el procesamiento y análisis de los mismos.
SymPy
Esta librería se especializa en el cálculo de forma simbólica. Puede procesar operaciones aritméticas, cálculo, matemáticas discretas, álgebra y hasta física cuántica. De igual manera, puede formatear los resultados que arroja el código de LaTeX.
Matplotlib para Big Data
Es una librería gráfica, sin duda, una de las mejores en su tipo y la más conocida en Python. Así pues, se pueden generar múltiples gráficos de alta calidad para que sean publicadas tanto en el papel, como de forma digital, como en páginas webs. Se pueden crear gráficos como: histogramas, diagramas de barras, espectros de potencia, entre otros.
Numba
Las funciones escritas en Python son traducidas a lenguaje de máquina utilizando esta librería. A la hora de ejecutar aplicaciones en Big Data, utiliza el estándar LLVM para compilar los datos. Los algoritmos que compila esta librería alcanzan velocidades de ejecución altas, lo que significa que puede procesar cantidades masivas de datos. Si quieres saber todo acerca del lenguaje de programación Python aplicado al Big Data, solo tienes que hacer la Maestría en Big Data Analytics, la cual provee todas las herramientas y el conocimiento necesario para desarrollar código en este lenguaje de programación.
