Python em Big Data

Nos últimos anos, Python se tornou uma das linguagens de programação mais utilizadas no mundo e sem dúvida, em pouco tempo, será a mais utilizada em todo o setor de tecnologia.

Este crescimento exponencial deveu-se ao nascimento de setores como a inteligência artificial, a aprendizagem automática, a análise de dados, a visualização de dados ou o Big Data.

Python é sem dúvida a linguagem por excelência no mundo da ciência de dados ou mais conhecida como ciência de dados.

Mais especificamente, no mundo do Big Data é amplamente utilizado junto com outras linguagens como Java ou Scala para trabalhar com grandes quantidades de dados de forma distribuída.

Python é usado por muitas grandes marcas que lidam com grandes quantidades de informações, como Google, Facebook ou Netflix.

Se você quer começar no mundo dos dados e do Big Data, aprender Python sem dúvida abrirá muitas portas para você.

Se você quiser saber quais são os benefícios que essa linguagem de programação oferece, fique ligado que falaremos sobre isso a seguir!

Vimos que é uma linguagem muito popular para cientistas de dados, engenheiros de Big Data e engenheiros de aprendizado de máquina. Mas... Que vantagens o Python nos oferece que outras linguagens não têm?

A sintaxe do Python é muito mais simples do que outras linguagens como Scala, Java ou C++. Sua simplicidade permite escrever programas totalmente funcionais em apenas algumas linhas de código, portanto a curva de aprendizado é muito baixa. Qualquer pessoa, em poucos dias de aprendizado, consegue estar programando programas simples.

Há alguns anos, a simplicidade do Python fazia com que ele fosse mais lento que, por exemplo, Java ou C++. No entanto, evoluiu nos últimos anos, obtendo retornos muito notáveis.

Seu fácil aprendizado reduziu as barreiras de entrada e permitiu que pessoas que não têm formação em engenharia da computação iniciassem a programação e aprendessem diferentes disciplinas, como aprendizado de máquina ou ciência de dados.

Outra vantagem é que é de código aberto como a maioria das bibliotecas e frameworks projetados para Python. Isto permite-lhe evoluir e melhorar graças à colaboração de todos os programadores.

Python possui um grande número de pacotes e bibliotecas especializadas no tratamento de grandes quantidades de dados, seu processamento e sua posterior visualização. Alguns desses pacotes são Pandas, Matplotlib, Numpy ou Seaborn.

Também se tornou a linguagem preferida para usar conjuntos de dados volumosos para criar modelos de aprendizado de máquina. Para esta tarefa contamos com bibliotecas como SKlearn, Pytorch, Tensorflow, Fastai, OpenCV ou NLTK.

Outra vantagem é a grande comunidade de usuários ao redor do mundo que utilizam Python. Isso significa que se você tiver alguma dúvida ou problema, poderá pesquisar grandes comunidades como StackOverflow para encontrar sua resposta.

Além disso, todas as bibliotecas e pacotes estão melhorando graças ao fato de que cada usuário pode propor melhorias e carregá-las em repositórios como Github ou Gitlab.

A maioria das estruturas de Big Data são escritas em Scala ou Java. No entanto, eles podem ser usados ​​em Python através das APIs correspondentes. Abaixo damos alguns frameworks que podem ser usados ​​em Python.

Pydoop é a biblioteca Hadoop para Python. Permite a interação com o sistema de arquivos Hadoop (HDF) além de fornecer ferramentas para execução de tarefas de forma distribuída através do MapReduce.

Pyspark é a versão do Spark para Python. Dentro do pacote encontraremos Spark SQL, Spark Streaming e Spark MLlib que funcionam em cima do núcleo Spark.

Portanto, podemos utilizar todos os recursos nativos do Spark por meio da API para Python sem precisar aprender Scala ou Java.

Hive é uma tecnologia que permite consultas em grandes conjuntos de dados armazenados em HDFS. O Hive funciona em cima do Hadoop de forma distribuída e possui uma API que permite sua interação com Python.

Existem outras linguagens de programação populares no mundo dos dados que compartilham muitos dos benefícios do Python.

R é uma linguagem projetada para ser usada em estatísticas. É amplamente utilizado para visualização, manipulação e posterior visualização de dados, pois possui pacotes nativos que permitem análises visuais complexas. No entanto, não é amplamente utilizado para tecnologias com grandes volumes de dados.

No Big Data, os mais utilizados são sem dúvida Java e Scala além do SQL para fazer solicitações aos bancos de dados.

Aprender essas linguagens será muito útil, pois muitas das ferramentas que utilizam dados de forma distribuída em diferentes nós são programadas nativamente em Java ou Scala.

Não entre em pânico! Depois de aprender a programar profissionalmente em uma linguagem de programação, as outras serão muito mais fáceis e em pouco tempo você poderá dominá-las sem problemas.