Cómo analizar big data con Python
La tarea de examinar los datos y encontrar resultados que las empresas realmente puedan utilizar recae en los desarrolladores de software, los científicos de datos y los estadísticos. Existen muchas herramientas para ayudar en el análisis de big data, pero Python es la más popular.
¿Por qué Python?
La mayor ventaja de Python es su simplicidad y facilidad de uso. Este lenguaje tiene una sintaxis intuitiva y también es un lenguaje potente y multipropósito. Esto es muy importante en un entorno de análisis de big data y Python ya se utiliza en muchas empresas, como Google, YouTube, Disney y Sony DreamWorks. Además, Python es de código abierto y tiene muchas bibliotecas de ciencia de datos. Por lo tanto, el mercado de big data necesita urgentemente desarrolladores de Python. Los expertos que no sean desarrolladores de Python puedan aprender este lenguaje a una velocidad considerable, maximizando así el tiempo de análisis de datos y minimizando el tiempo de aprendizaje de este lenguaje.
Antes de usar Python para el análisis de datos, debe descargar Anaconda de Continuum.io. Este paquete contiene todo lo que necesita para aprender ciencia de datos en Python. La desventaja es que la descarga y la actualización se realizan como una unidad, por lo que actualizar una sola biblioteca lleva mucho tiempo. Pero vale la pena. Después de todo, le brinda todas las herramientas que necesita, por lo que no tiene que preocuparse.
Ahora bien, si realmente quieres utilizar Python para el análisis de big data, no hay duda de que necesitas convertirte en desarrollador de Python. Esto no significa que debas ser un maestro del lenguaje, pero sí necesitas conocer la sintaxis de Python, las expresiones regulares y qué son las tuplas, cadenas, diccionarios, derivaciones de diccionarios, listas y derivaciones de listas, y eso es solo el comienzo. .
Varias bibliotecas de clases
Cuando domines los conceptos básicos de Python, necesitarás saber cómo funcionan sus bibliotecas de ciencia de datos y qué necesitas. Los aspectos más destacados incluyen NumPy, una biblioteca de clases básica que proporciona funciones de operación matemática avanzada, SciPy, Sci-kit-learn, una biblioteca de clases confiable que se centra en herramientas y algoritmos, y Pandas, un conjunto de herramientas que proporciona funciones para operar DataFrames.
Además de las bibliotecas de clases, también necesita saber que Python no tiene un mejor entorno de desarrollo integrado (IDE) reconocido, y lo mismo ocurre con el lenguaje R. Por lo tanto, debe probar diferentes IDE usted mismo para ver cuál se adapta mejor a sus requisitos. Primero recomiendo el portátil IPython, Rodeo, Spyder. Al igual que varios IDE, Python también proporciona varias bibliotecas de visualización de datos, como Pygal, Bokeh, Seaborn, etc. La más esencial de estas herramientas de visualización de datos es Matplotlib, una biblioteca de dibujos numéricos simple y eficaz.
Anaconda incluye todas estas bibliotecas, por lo que puedes estudiarlas después de descargarlas para ver qué combinación de herramientas satisface mejor tus necesidades. Hay muchos errores que puedes cometer al analizar datos con Python, así que ten cuidado. Una vez que se familiarice con la configuración de instalación y cada herramienta, descubrirá que Python es una de las mejores plataformas para análisis de big data del mercado.
¡Espero que esto ayude!