{"id":511,"date":"2021-05-22T13:00:00","date_gmt":"2021-05-22T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1114"},"modified":"2023-03-27T12:43:01","modified_gmt":"2023-03-27T12:43:01","slug":"librerias-interactivas-para-entornos-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/librerias-interactivas-para-entornos-big-data\/","title":{"rendered":"Librer\u00edas interactivas para entornos Big Data"},"content":{"rendered":"\n

Dentro de los entornos Big data<\/a><\/strong> 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 Librer\u00edas interactivas.<\/p>\n\n\n\n

Estas librer\u00edas para entornos Big Data se encuentran integradas a uno de los lenguajes de programaci\u00f3n con m\u00e1s popularidad dentro del Big Data<\/strong>. Son de f\u00e1cil 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 codificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Pandas<\/h2>\n\n\n\n

Es una de las librer\u00edas de software dentro de los entornos Big Data<\/strong> de lenguaje de programaci\u00f3n de Python. Que trabaja en torno a la maniobra y an\u00e1lisis de los datos. En l\u00edneas generales, brinda una estructura de datos y operaciones que permiten el manejo de tablas num\u00e9ricas. Por ello, se trata de una herramienta completamente gratuita, en donde se pueden observar datos por varias etapas en el tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Algunas de sus caracter\u00edsticas m\u00e1s resaltantes es que cuenta con los instrumentos necesarios para leer y escribir datos entre diferentes estructuras de datos en memoria. Adem\u00e1s, permite la indexaci\u00f3n elegante y formar subconjuntos de datos en enormes cantidades. Puede llegar  a proporcionar funciones en donde se generen rangos de fechas o filtraci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Matplotlib<\/h2>\n\n\n\n

Se conoce como una de las librer\u00edas con mayor potencia dentro de Python, permite que la ciencia de los datos hagan uso de m\u00f3dulos Pyplot dentro de la misma. Proporcionando una interfaz est\u00e1ndar que logra trazar datos. Se trata de una librer\u00eda de gr\u00e1ficos excepcional. Adem\u00e1s puede llegar a personalizar las gr\u00e1ficas que se implementan en Pandas.<\/p>\n\n\n\n

Tensorflow<\/h2>\n\n\n\n

Inicialmente, esta librer\u00eda 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 visi\u00f3n del computador, mejoramiento en el procesamiento del lenguaje y la comprobaci\u00f3n de los audios y videos.<\/p>\n\n\n\n

Google Sheets<\/h2>\n\n\n\n

En primer lugar, se trata de hojas de c\u00e1lculo que permite trabajar de manera r\u00e1pida 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 asimilaci\u00f3n de Google Excel que posee todas las funciones primordiales de Excel y se encuentra disponible de manera gratuita con las cunetas de Google.<\/p>\n\n\n\n

Apache Impala<\/h2>\n\n\n\n

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 m\u00faltiples tecnolog\u00edas de almacenamiento.<\/p>\n\n\n\n

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 perfecci\u00f3n 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 m\u00e1s corto.<\/p>\n\n\n\n

Apache Hive<\/h2>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda que hace uso el Apache Hive es muy similar al de Impala para la carga de datos en entornos Big Data<\/strong>. Ambas tecnolog\u00edas son compatibles con entornos empresariales, que pueden llegar a completar transformaciones complejas y la suma de grandes vol\u00famenes de datos<\/p>\n\n\n\n

Jupyter Notebook<\/h2>\n\n\n\n

Es uno de los entornos Big data<\/strong> con gran popularidad entre los usuarios de Python que trabajan con la ciencia de datos. Este brinda la posibilidad de efectuar combinaciones de c\u00f3digos, textos y gr\u00e1ficos y, que los mismos sean realizados en un solo documento, lo que permite que el trabajo sea elaborado f\u00e1cilmente. Es posible incluir diferentes formatos desde HTML, PDF, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Anacondas<\/h2>\n\n\n\n

Esta librer\u00eda permite que se pueda distribuir en POython de forma efectiva las herramientas cient\u00edficas de la misma. Contiene gran cantidad de paquetes que son necesarios para la instalaci\u00f3n de estos y proceder a efectuar los an\u00e1lisis de datos, lo que minimiza el tiempo de los procesos y permite un inicio m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n

Apache Arrow<\/h2>\n\n\n\n

En las librer\u00edas de Apache Arrow se pueden implementar formatos y la disposici\u00f3n de bloques de construcci\u00f3n para los casos que deben ser utilizados, en donde se puedan incluir an\u00e1lisis de alto rendimiento. Es posible hacer los env\u00edos de datos en columnas de manera eficaz y con base en diferentes motores de an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

Importancia de las librer\u00edas para entornos Big Data<\/h2>\n\n\n\n

En l\u00edneas generales, Las librer\u00edas para los entornos Big data trabajan como unidades de informaci\u00f3n de donde se extrae gran cantidad de informaci\u00f3n o datos diariamente<\/strong>. Los cuales son sometidos a an\u00e1lisis, clasificaci\u00f3n y extracci\u00f3n de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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 informaci\u00f3n en la red, as\u00ed como, la aplicaci\u00f3n y desarrollo de algoritmos en el Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n

En el caso de Python, en los entornos Big Data<\/strong>, siendo uno de los lenguajes de programaci\u00f3n con prop\u00f3sitos generales, es utilizado com\u00fanmente 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.<\/p>\n\n\n\n

Para finalizar, muchos de estos contenidos se encuentran integrados a la Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong>. Por lo tanto, puedes acceder a este tipo de formaci\u00f3n y ser parte de los profesionales integrados a estas nuevas aplicaciones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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