Python en Big Data

Python se ha convertido en los últimos años en uno de los lenguajes de programación más usados en todo el mundo y sin duda, en poco tiempo, será el más usado en todo el sector tecnológico.

Este crecimiento exponencial ha sido gracias al nacimiento de sectores como la inteligencia artificial, el machine learning, el análisis de datos, la visualización de datos o el Big Data.

Python es sin duda el lenguaje por excelencia en el mundo de la ciencia de datos o más conocido como data science.

Más concretamente, en el mundo Big Data es muy usado junto a otros lenguajes como son Java o Scala para trabajar con grandes cantidades de datos de forma distribuida.

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Si quieres empezar en el mundo de los datos y del Big Data, sin duda, aprender Python te abrirá muchas puertas.

¡Si quieres aprender que beneficios aporta este lenguaje de programación quédate que te lo contamos a continuación!

Hemos visto que es un lenguaje muy popular por data scientists, ingenieros Big Data y ingenieros de machine learning. Pero... ¿Qué ventajas nos ofrece Python que no tengan otros lenguajes?

La sintaxis de Python es mucho más sencilla que otros lenguajes como Scala, Java o C++. Su simplicidad permite escribir programas totalmente funcionales en pocas líneas de código con lo que la curva de aprendizaje es muy baja. Cualquier persona, en pocos días de aprendizaje puede estar programando sencillos programas.

Hace unos años, la sencillez de Python causaba que fuera más lento que, por ejemplo, Java o C++. No obstante, ha ido evolucionado en los últimos años consiguiendo rendimientos muy notables.

Su fácil aprendizaje ha hecho que bajaran las barreras de entrada y ha permitido que gente que no tiene un background de ingeniero informático empezarán a programar y pudieran aprender diferentes disciplinas como machine learning o data science.

Otra ventaja es que es de código abierto igual que la mayoría de librerías y frameworks pensados para Python. Esto permite que vaya evolucionando y mejorando gracias a la colaboración de todos los programadores.

Python tiene una gran cantidad de paquetes y librerías especializados en el manejo de grandes cantidades de datos, su procesamiento y su posterior visualización. Algunos de estos paquetes son Pandas, Matplotlib, Numpy o Seaborn.

También se ha convertido en el lenguaje preferido para usar voluminosos conjuntos de datos para crear modelos de aprendizaje automático. Para dicha tarea tenemos librerías como SKlearn, Pytorch, Tensorflow, Fastai, OpenCV o NLTK.

Otra ventaja es la gran comunidad de usuarios alrededor del mundo que usan Python. Esto hace que delante cualquier duda o problema puedas buscar en grandes comunidades como StackOverflow para encontrar tu respuesta.

Además, todas las librerías y paquetes van mejorando gracias a que todo usuario puede proponer mejoras y subirlas a repositorios como Github o Gitlab.

La mayoría de frameworks Big Data estan escritas en Scala o Java. Sin embargo, pueden ser usadas en Python a través de las APIs correspondientes. Seguidamente damos algunos frameworks que pueden usarse en Python.

Pydoop es la librería de Hadoop para Python. Permite la interacción el sistema de ficheros de Hadoop (HDF) además de proporcionar herramientas para la ejecución de tareas de forma distribuida a través de MapReduce.

Pyspark es la versión de Spark para Python. Dentro del paquete encontraremos Spark SQL, Spark Streaming y Spark MLlib que funcionan por encima del core de Spark.

Por lo tanto, podemos utilizar todas las funcionas nativas de Spark a través de la API para Python sin tener que aprender Scala o Java.

Hive es una tecnología que permite realizar consultas a grandes conjuntos de datos guardados en HDFS. Hive funciona por encima de Hadoop de forma distribuida y tiene una API que permite su interacción con Python.

Existen otros lenguajes de programación populares en el mundo de los datos que comparten muchos de los beneficios de Python.

R es un lenguaje pensado para utilizar en estadística. Es muy usado para la visualización de datos, para su manipulación s y para su posterior visualización ya que tiene paquetes nativos que permiten un análisis visual complejo. No obstante, no es muy usado para tecnologías de enormes volúmenes de datos.

En Big Data, los más usados, son sin duda Java y Scala además de SQL para realizar peticiones a bases de datos.

Aprender estos lenguajes te serán de mucha utilidad ya que muchas de las herramientas que usan datos de forma distribuida en distintos nodos, están programadas nativamente en Java o Scala.

¡No te asustes! Una vez aprendas a programar de manera profesional en un lenguaje de programación, los demás te serán mucho más sencillos y en poco tiempo podrás dominarlos sin problema alguno.