Python y Big Data, una tendencia actual

1 de junio de 2024 Roberto Magalhães

Si tu empresa aún no se ha sumado al movimiento Big Data, aún no es demasiado tarde. Simplemente familiarícese con el desarrollo de Python.

Grandes datos. Dos palabras que tienden a ser bastante divisivas. Dependiendo de qué lado de la valla se encuentre, es posible que esté constantemente atento a exactamente hacia dónde se dirige Big Data el próximo año.

Mirando la bola de cristal, hay algunas tendencias interesantes de Big Data a las que prestar atención el próximo año:

Los big data se convierten en datos amplios al unir conjuntos de datos dispares.
La síntesis y el análisis de datos se unen para formar la competencia en datos.
Análisis de autoservicio ofrecidos a los consumidores.
Se utilizarán algoritmos para respaldar los sistemas analíticos en la identificación de patrones de datos.
Procesamiento de voz mejorado para una mejor interacción con los usuarios.
Se utilizará el aprendizaje automático para crear catálogos de metadatos inteligentes.
Los investigadores del clima utilizarán en gran medida los macrodatos.
El análisis de datos en tiempo real será crucial para determinadas industrias.

Éstas son algunas tendencias verdaderamente importantes para el futuro, algunas de las cuales muy bien podrían cambiar la base misma de cómo operan las empresas. Pero hay otra tendencia que ayuda a las empresas a hacer un mejor uso del big data. Esta tendencia involucra a Python .

Así es, el lenguaje de programación utilizado para aplicaciones web y desarrollo web en general se ha convertido en el favorito del big data. ¿Pero por qué? ¿Qué hace que Python sea tan bueno para Big Data? Vamos a ver.

Fácil de usar

En primer lugar, Python es uno de los lenguajes más fáciles de aprender y utilizar. Debido a esto, encontrará que la barrera de entrada es bastante baja. En otras palabras, sus equipos de desarrolladores no dedicarán mucho tiempo a familiarizarse con un nuevo lenguaje sólo para que su empresa pueda aprovechar Big Data.

¿Qué hace que Python sea tan fácil de usar? A diferencia de muchos otros lenguajes de programación, Python se centra en utilizar el idioma inglés para crear una sintaxis simple y fácil de usar que no requiere que los usuarios comprendan completamente cómo funciona la ingeniería de software. También ayuda que Python no requiera un compilador. De hecho, con Python, escribes y ejecutas código.

Python también es compatible con casi todas las plataformas principales del mercado, lo que significa que puede escribir código y scripts de Python desde y hacia prácticamente cualquier dispositivo.

código abierto

Python es un lenguaje de código abierto. ¿Que significa eso? Ser de código abierto significa que el código está disponible para que cualquiera no sólo pueda verlo, sino también cambiarlo y distribuirlo. ¿Por qué es esto importante para big data? La razón es la misma por la que tantos usuarios empresariales han adoptado software de código abierto para ayudar a impulsar sus canales. Ser de código abierto significa que es exponencialmente más fácil para las empresas integrarse con el software y los sistemas que ya utilizan.

Este es un elemento clave de Big Data, ya que herramientas como las bases de datos NoSQL deben poder integrarse perfectamente con otro software. Dado que Python es de código abierto, esto no sólo es posible sino también sencillo.

Amplia biblioteca perfectamente adaptada a Big Data

Una de las cosas más importantes que impulsa la tendencia Python/Big Data es la gran cantidad de bibliotecas de Python que se adaptan perfectamente a Big Data.

Las bibliotecas de Python centradas en Big Data más importantes incluyen:

Pandas es una biblioteca creada específicamente para el análisis de datos que proporciona las operaciones de estructura de datos necesarias para manipular datos en series de tiempo y tablas numéricas.
NumPy es la biblioteca científica específica de Python para Python, que brinda soporte para álgebra lineal, procesamiento de números aleatorios, transformadas de Fourier, matrices multidimensionales, matrices y otras funciones matemáticas de alto nivel.
SciPy contiene módulos de optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, FFT, procesamiento de señales e imágenes, solucionadores de ODE y tareas científicas y de ingeniería comunes.
Mlpy es una biblioteca de aprendizaje automático que funciona sobre NumPy y SciPy para brindar la capacidad de encontrar un compromiso entre modularidad, reproducibilidad, mantenibilidad, usabilidad y eficiencia.
Matplotlib agrega soporte para formatos de publicación impresa y trazado 2D y generación de diagramas, gráficos, histogramas, diagramas de error, espectros de potencia y diagramas de dispersión.
Theano es una biblioteca para cálculo numérico que permite optimizar, definir y evaluar expresiones matemáticas.
NetworkX es una biblioteca utilizada para estudiar gráficos.
SymPy permite agregar computación simbólica con aritmética simbólica básica, cálculo, álgebra, matemáticas discretas, física cuántica y Dask (una biblioteca de código abierto para computación paralela).
Dmelt se utiliza para cálculos numéricos y análisis estadístico de big data.
Scikit-learn es otra biblioteca de aprendizaje automático que incluye regresión, algoritmos de agrupamiento y TensorFlow.

Soporte para procesamiento de datos de imagen y voz.

Big Data no se trata sólo de números y cadenas de caracteres, especialmente en el futuro. En los próximos años, el Big Data tendrá que trabajar con imágenes y grabaciones de voz. Considere cuántos consumidores utilizan el Asistente de Google, Siri y Alexa. Aunque estos comandos no se guardan en los servidores respectivos, deben ejecutarse en tiempo real.

Gracias al soporte para imágenes y datos (a través de varias bibliotecas), Python es una excelente solución para resolver estos problemas tan complejos.

Compatible con Hadoop

Python tiene buen soporte y es compatible con Hadoop. ¿Por qué esto importa? Porque Hadoop es un marco de utilidad de código abierto de Java muy importante que facilita el uso de un grupo de computadoras para resolver problemas que dependen de colecciones masivas de datos (también conocidas como Big Data).

Al emplear Hadoop, las empresas pueden hacer uso de hardware básico (en lugar de tener que comprar servidores costosos) para crear clústeres masivos para manejar cantidades increíblemente grandes de datos, ahorrando así cantidades significativas de dinero.

Python le permite trabajar con Hadoop Streaming, lo que facilita la creación y ejecución de trabajos de Map/Reduce con cualquier ejecutable o script como mapeador y/o reductor. Esta es una tarea muy importante para sus trabajos de Big Data y se simplifica con Python.

Conclusión

Si tu empresa aún no se ha sumado al movimiento Big Data, aún no es demasiado tarde. Pero antes de comenzar este importante viaje, asegúrese de tener listo un equipo de desarrolladores de Python. Con estos ingenieros disponibles, su empresa puede aprovechar Big Data de maneras que de otro modo no podría hacerlo.

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