Python e Big Data, uma tendência atual

2024년 6월 1일 Roberto Magalhães

Se a sua empresa ainda não aderiu ao movimento do Big Data, não é tarde demais. Basta se familiarizar com o desenvolvimento em Python.

Grandes dados. Duas palavras que tendem a ser bastante divisivas. Dependendo de qual lado da cerca você está, você pode estar constantemente atento para saber exatamente para onde o Big Data está indo no próximo ano.

Olhando para a bola de cristal, existem algumas tendências interessantes de Big Data a serem observadas no próximo ano:

O big data muda para dados amplos ao unir conjuntos de dados díspares.
A síntese e a análise de dados se unem para formar a competência em dados.
Análise de autoatendimento oferecida aos consumidores.
Algoritmos serão usados para apoiar sistemas analíticos na identificação de padrões de dados.
Processamento de fala aprimorado para melhor interação com os usuários.
O aprendizado de máquina será usado para criar catálogos de metadados inteligentes.
O big data será fortemente utilizado pelos investigadores climáticos.
A análise de dados em tempo real tornar-se-á crucial para determinados setores.

Estas são algumas tendências verdadeiramente importantes para o futuro, algumas das quais podem muito bem mudar a própria base de funcionamento das empresas. Mas há outra tendência que ajuda as empresas a aproveitar melhor o big data. Essa tendência envolve Phyton.

É isso mesmo, a linguagem de programação usada para aplicativos web e desenvolvimento web em geral se tornou a queridinha do big data. Mas por que? O que faz o Phyton tão bom para Big Data? Vamos dar uma olhada.

Fácil de usar

Primeiramente, Phyton é uma das linguagens mais fáceis de aprender e usar. Por causa disso, você descobrirá que a barreira de entrada é bastante baixa. Em outras palavras, suas equipes de desenvolvedores não gastarão muito tempo se familiarizando com uma nova linguagem, apenas para que sua empresa possa aproveitar as vantagens do Big Data.

O que torna o Python tão fácil de usar? Ao contrário de muitas outras linguagens de programação, Python se concentra no uso da língua inglesa para criar uma sintaxe simples e amigável que não exige que os usuários entendam completamente como funciona a engenharia de software. Também ajuda o fato de o Python não exigir um compilador. Na verdade, com Python, você escreve e executa o código.

Python também é compatível com quase todas as principais plataformas do mercado, o que significa que você pode escrever código e scripts Python de e para praticamente qualquer dispositivo.

Código aberto

Python é uma linguagem de código aberto. O que isso significa? Ser de código aberto significa que o código está disponível para qualquer pessoa não apenas ver, mas também alterar e distribuir. Por que isso é importante para big data? A razão é a mesma que tantos usuários corporativos adotaram software de código aberto para ajudar a impulsionar seus pipelines. Ser de código aberto significa que é exponencialmente mais fácil para as empresas integrarem-se aos softwares e sistemas que já utilizam.

Esse é um elemento-chave do Big Data, já que ferramentas como bancos de dados NoSQL devem ser capazes de ser integradas perfeitamente a outros softwares. Como o Python é de código aberto, isso não só é possível, mas também fácil.

Vasta biblioteca perfeitamente adequada para Big Data

Uma das maiores coisas que impulsionam a tendência Python/Big Data é o grande número de bibliotecas Python que são perfeitamente adequadas para big data.

As bibliotecas Python centradas em Big Data mais importantes incluem:

Pandas é uma biblioteca criada especificamente para análise de dados que fornece as operações de estrutura de dados necessárias para manipulação de dados em séries temporais e tabelas numéricas.
NumPy é a biblioteca específica de computação científica para Python, que fornece suporte para álgebra linear, processamento de números aleatórios, transformadas de Fourier, matrizes multidimensionais, matrizes e outras funções matemáticas de alto nível.
SciPy contém módulos para otimização, álgebra linear, integração, interpolação, FFT, processamento de sinal e imagem, solucionadores ODE e tarefas científicas e de engenharia comuns.
Mlpy é uma biblioteca de aprendizado de máquina que funciona com base em NumPy e SciPy para fornecer a capacidade de encontrar um compromisso entre modularidade, reprodutibilidade, facilidade de manutenção, usabilidade e eficiência.
Matplotlib adiciona suporte para plotagem 2D e formatos de publicação impressa e geração de gráficos, gráficos, histogramas, gráficos de erro, espectros de potência e gráficos de dispersão.
Theano é uma biblioteca para computação numérica, permite otimizar, definir e avaliar expressões matemáticas.
NetworkX é uma biblioteca usada para estudar gráficos.
SymPy torna possível adicionar computação simbólica com aritmética simbólica básica, cálculo, álgebra, matemática discreta, física quântica e Dask (uma biblioteca de código aberto para computação paralela).
Dmelt é usado para cálculo numérico e análise estatística de big data.
Scikit-learn é outra biblioteca de aprendizado de máquina que inclui regressão, algoritmos de cluster e TensorFlow.

Suporte para processamento de dados de imagem e voz

Big Data não envolve apenas números e cadeias de caracteres – especialmente no futuro. Nos próximos anos, o Big Data terá que trabalhar com imagens e gravações de voz. Considere quantos consumidores estão usando Google Assistant, Siri e Alexa. Embora esses comandos não sejam salvos nos respectivos servidores, eles precisam ser executados em tempo real.

Graças ao suporte para imagens e dados (por meio de diversas bibliotecas), Python é uma excelente solução para resolver esses problemas bastante complexos.

Compatível com Hadoop

Python é bem suportado e compatível com Hadoop. Por que isso importa? Porque o Hadoop é um recurso muito importante Java estrutura de utilitários de código aberto que facilita o uso de um cluster de computadores para resolver problemas que dependem de coleções massivas de dados (também conhecidos como Big Data).

Ao empregar o Hadoop, as empresas podem fazer uso de hardware comum (em vez de ter que comprar servidores caros) para criar clusters massivos para lidar com quantidades incrivelmente grandes de dados, economizando assim quantias significativas de dinheiro.

Python permite que você trabalhe com Hadoop Streaming, o que facilita a criação e execução de tarefas Mapear/Reduzir com qualquer executável ou script como mapeador e/ou redutor. Esta é uma tarefa muito importante para seus trabalhos de Big Data e facilitada com Python.

Conclusão

Se a sua empresa ainda não aderiu ao movimento do Big Data, não é tarde demais. Mas antes de iniciar esta importante jornada, certifique-se de ter uma equipe de desenvolvedores Python preparada. Com esses engenheiros disponíveis, sua empresa pode aproveitar o Big Data de maneiras que de outra forma não seria capaz.

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