{"id":487,"date":"2021-05-25T21:14:56","date_gmt":"2021-05-25T21:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1175"},"modified":"2023-03-27T12:21:21","modified_gmt":"2023-03-27T12:21:21","slug":"que-librerias-se-necesitan-en-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/que-librerias-se-necesitan-en-el-big-data\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 librer\u00edas se necesitan en el Big Data?"},"content":{"rendered":"\n

Python es el lenguaje de programaci\u00f3n para Big Data<\/a> por excelencia<\/strong>. De tal manera que se sirve de herramientas y m\u00f3dulos para que la experiencia de generaci\u00f3n de c\u00f3digo sea lo m\u00e1s c\u00f3moda posible. Una parte esencial del proceso de programaci\u00f3n de an\u00e1lisis de datos masivos, son las librer\u00edas, las cuales permiten combinar distintas caracter\u00edsticas y aplicaciones dedicadas al procesamiento de datos, en este caso.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 son las librer\u00edas de Python?<\/h2>\n\n\n\n

Las librer\u00edas son un conjunto de paquetes de datos que son distribuidos con Python. As\u00ed pues, dentro de una distribuci\u00f3n de Python est\u00e1n algunas librer\u00edas con operaciones simples y que son comunes de la programaci\u00f3n. De esta forma, permite concentrarse en las librer\u00edas inherentes al Big Data<\/strong>, muchas de las cuales est\u00e1n en la distribuci\u00f3n de Python.<\/p>\n\n\n\n

De igual forma, se pueden encontrar librer\u00edas de terceros, las cuales pueden descargarse e implementarse en Python. Por ello, la versatilidad de este lenguaje de programaci\u00f3n permite que se procesen cantidades masivas de datos, solo instalando y ejecutando algunas librer\u00edas \u00fatiles, ya sean nativas o de terceros.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 ventajas ofrece Python?<\/h2>\n\n\n\n

A la hora de establecer librer\u00edas que interact\u00faen con el Big Data<\/strong>, Python ofrece ventajas sobre otros lenguajes de programaci\u00f3n. Todo ello sin ser uno propiamente desarrollado para el procesamiento de datos e informaci\u00f3n a gran escala.<\/p>\n\n\n\n

Es un lenguaje de programaci\u00f3n flexible para el Big Data<\/h3>\n\n\n\n

Las librer\u00edas son los recursos m\u00e1s \u00fatiles y decisivos a la hora de experimentar con el procesamiento de Big Data<\/strong>. As\u00ed, se puede crear c\u00f3digo en Python de manera flexible. Esto debido a que su codificaci\u00f3n es limpia y se puede ejecutar con menos l\u00edneas de comandos, haciendo la sintaxis f\u00e1cil de comprender.<\/p>\n\n\n\n

Es un lenguaje r\u00e1pido y sencillo<\/h3>\n\n\n\n

Python tiene diversos patrones que est\u00e1n orientados a acciones. De tal manera que es un lenguaje interpretado, es decir, que su ejecuci\u00f3n se hace r\u00e1pidamente gracias a su sintaxis simple. Adem\u00e1s, la ejecuci\u00f3n del c\u00f3digo se efect\u00faa de forma inmediata, ya que no se necesita compilaci\u00f3n para ello.<\/p>\n\n\n\n

Es un lenguaje multiplataforma<\/h3>\n\n\n\n

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 librer\u00edas que se necesitan, lo que supone un ahorro de tiempo, ya que no hay que instalarlas. Este problema pasa en otros lenguajes de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Algunas librer\u00edas de Python para el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Las librer\u00edas que Python utiliza para Big Data<\/strong> no son est\u00e1ndares, lo que quiere decir que son especializadas para ello o, cuando menos, tienen que ver con procesos dedicados con el procesamiento y gesti\u00f3n de datos masivos. Por ello algunas librer\u00edas de Python se utilizan para ello y nada m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

NumPy<\/h3>\n\n\n\n

Numerical Python, es probablemente la librer\u00eda que m\u00e1s se utiliza debido a que trabaja con matrices o arrays de infinitas dimensiones. De igual manera, puede ofrecer trabajos con funciones de \u00e1lgebra lineal, transformada de Fourier, entre otras. De igual manera, tiene capacidades un tanto avanzadas con n\u00fameros aleatorios.<\/p>\n\n\n\n

Esta librer\u00eda tambi\u00e9n dispone de diversas herramientas para integrarse con otros lenguajes de programaci\u00f3n de bajo nivel, tales como C, C++ y Fortran. De esta manera, Python se sirve de otros lenguajes de programaci\u00f3n para procesar funciones num\u00e9ricas y de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n

SciPy<\/h3>\n\n\n\n

Es la abreviatura de Scientific Python, esta librer\u00eda ha sido desarrollada sobre la anterior, NumPy. De hecho se trata de una de las librer\u00edas de Python para Big Data <\/strong>que resultan de m\u00e1s utilidad por su variedad de m\u00f3dulos de alto nivel. Todos ellos sobre ciencias e ingenier\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed se pueden encontrar funciones complejas como la transformada discreta de Fourier, matrices de optimizaci\u00f3n y de \u00e1lgebra lineal. Si se quiere trabajar con base en el Data Science, esta es una de las librer\u00edas aptas para ello<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Pandas en el Big Data <\/h3>\n\n\n\n

Sin duda que Pandas es una de las librer\u00edas que se especializan en el an\u00e1lisis de datos. Cuenta con m\u00faltiples estructuras que se necesitan para identificar datos en bruto y que estos sean necesarios para el an\u00e1lisis. Por ejemplo, las tablas de una base de datos pueden procesarse con esta librer\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Esta librer\u00eda lleva a cabo actividades esenciales como comparar datos alineados, fusi\u00f3n de conjuntos de datos, gesti\u00f3n de datos perdidos, entre otros. De esta manera, procesa datos de alto nivel, como son las estad\u00edsticas de cualquier aspecto financiero u organizacional. Para el Big Data<\/strong>, Pandas se convierte en un proveedor de estructuras de datos y tambi\u00e9n provee las funciones necesarias para el procesamiento y an\u00e1lisis de los mismos.<\/p>\n\n\n\n

SymPy<\/h3>\n\n\n\n

Esta librer\u00eda se especializa en el c\u00e1lculo de forma simb\u00f3lica. Puede procesar operaciones aritm\u00e9ticas, c\u00e1lculo, matem\u00e1ticas discretas, \u00e1lgebra y hasta f\u00edsica cu\u00e1ntica. De igual manera, puede formatear los resultados que arroja el c\u00f3digo de LaTeX.<\/p>\n\n\n\n

Matplotlib para Big Data <\/h3>\n\n\n\n

Es una librer\u00eda gr\u00e1fica, sin duda, una de las mejores en su tipo y la m\u00e1s conocida en Python. As\u00ed pues, se pueden generar m\u00faltiples gr\u00e1ficos de alta calidad para que sean publicadas tanto en el papel, como de forma digital, como en p\u00e1ginas webs. Se pueden crear gr\u00e1ficos como: histogramas, diagramas de barras, espectros de potencia, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Numba<\/h3>\n\n\n\n

Las funciones escritas en Python son traducidas a lenguaje de m\u00e1quina utilizando esta librer\u00eda. A la hora de ejecutar aplicaciones en Big Data, utiliza el est\u00e1ndar LLVM para compilar los datos<\/strong>. Los algoritmos que compila esta librer\u00eda alcanzan velocidades de ejecuci\u00f3n altas, lo que significa que puede procesar cantidades masivas de datos. Si quieres saber todo acerca del lenguaje de programaci\u00f3n Python aplicado al Big Data, solo tienes que hacer la Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong>, la cual provee todas las herramientas y el conocimiento necesario para desarrollar c\u00f3digo en este lenguaje de programaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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