Seguro has escuchado que, Python y el Big Data es una de las combinaciones más valiosas a día de hoy. ¿Por qué? Porque los datos y la información sirven para ser más eficientes, tomar buenas decisiones y conocer a tus clientes. En este artículo te contamos más en profundidad por qué es tan importante. Pero es que la cantidad de data que generan las empresas en la actualidad es impresionante. Además, no para de crecer.
Gracias al informe de IDC, sabemos que para el año 2025 habrá más de 175 zettabytes de datos circulando por la nube. Sin embargo, hoy estamos aquí para hablarte también de Python. De hecho, el lenguaje de programación Python y el big data están muy relacionados. No por nada se lo considera el mejor lenguaje de programación para el análisis de datos. Así que sigue leyendo para saber las razones. ¡Vamos allá!
¿Por qué es tan buena la combinación de Python y el Big Data?
Lo cierto es que escoger un lenguaje de programación para el big data depende del proyecto que tengas entre manos. No obstante, sea cual sea tu objetivo, Python siempre será una opción de lo más adecuada. Esto se debe a que, además de ser un lenguaje en desarrollo constante, su código simple y sus inmensas bibliotecas (SciPy, Pandas, Numpy o Scikit-Learn…) hacen que sea la opción preferida para la mayoría de los programadores. Algo lógico, ya que comparado con otros lenguajes, Python tiene un código y una sintaxis simple que hace que sea muy fácil de aprender. Con unas pocas líneas de código, puedes ejecutar programas sin más complicaciones.
Además, y esto es una gran ventaja, es de código abierto. Por ello, cualquier persona tiene acceso a sus recursos de forma gratuita. Y, gracias a la gran comunidad de usuarios de Python, podrás encontrar las respuestas a tus dudas fácilmente. Así mismo, otra gran ventaja del lenguaje es su gran velocidad de procesamiento. Piensa en el dato que te hemos dado al principio y la cantidad de información que suponen 175 zettabytes. Para analizar y procesar esa información, mejor que busques un lenguaje rápido.
Para finalizar, has de tener en cuenta que es un lenguaje orientado a objetos que permite utilizar estructuras de datos como diccionarios, listas y mucho más. También admite operaciones de computación científica como matrices. Así que, con él, podrás simplificar las operaciones y hacer que sean mucho más rápidas. Finalmente, aunque hay muchos más motivos por los que Python y big data son la combinación perfecta, es importante mencionar que tiene soporte para el procesamiento de datos. Es decir, tiene una función integrada que permite procesar los datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. ¿Qué más se puede pedir?
¿Cómo se usa para el análisis de datos?
Ahora que ya sabes por qué es tan recomendado Python para el big data, debes conocer algunos de sus usos. Por ejemplo, la forma más común de usar Python para el análisis de datos es para crear y gestionar rápidamente varias estructuras de datos. Por ejemplo, la biblioteca Panda ofrece una gran cantidad de herramientas para analizar, manipular e incluso representar las estructuras de datos y conjuntos de datos complejos.
Por otro lado, Scikit-Learn es perfecta para el análisis de los datos de redes sociales o campañas de marketing. Con ella, tendrás a tu disposición herramientas avanzadas para hacer analíticas y darle sentido a esos datos. Por ejemplo, para tomar decisiones según el éxito de las campañas o para ver el tipo de usuarios que interactúa con tus redes.
Finalmente, con Python, tú mismo podrás escribir tus propios algoritmos para el análisis de datos e integrarlos en tus herramientas. ¿Te gustaría saber cómo manejar Python y el big data y mucho más? Pues descubre nuestros bootcamps y mira todo lo que ponemos a tu disposición. ¡Te esperamos!
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