Tuy nhiên, với bất kỳ mục tiêu nào. Khi xem xét chọn một ngôn ngữ thiết lập chương trình cho dự án phát triển Big Data, bạn luôn cần nhớ đến Python đầu tiên
Đây là một quyết định quan trọng bởi vì, khi bạn bắt đầu phát triển dự án của mình bằng ngôn ngữ nào đó, rất khó để chuyển sang ngôn ngữ khác
Hơn nữa, không phải tất cả các dự án Big Data đều có cùng một mục tiêu
Ví dụ. Trong một dự án Dữ liệu lớn, mục tiêu có thể chỉ đơn giản là thao tác thu thập dữ liệu hoặc phân tích là xong, trong khi các dự án khác có thể phục vụ cho IOT
Vì vậy, một ngôn ngữ có thể sử dụng được trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật sẽ là một giải pháp tốt nhất, phục vụ Dữ liệu lớn tốt hơn
Hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận kỹ hơn về một số lý do tại sao Python lại là lựa chọn yêu thích của các chuyên gia Big Data
Python và Dữ liệu lớn. Sự kết hợp hoàn hảo
Python is a language setting program has target general cho phép các thành viên lập trình viết ít dòng mã hơn và dễ đọc hơn
Nó có các tính năng kịch bản và bên cạnh đó sử dụng nhiều thư viện tiên tiến như NumPy, Matplotlib và SciPy. help ích cho Khoa học máy tính
Kết hợp Python và Big Data là hoàn hảo vì lý do sau
open code source
Python là ngôn ngữ lập trình nguồn mở được phát triển bằng mô hình dựa trên cộng đồng. Nó có thể chạy trên môi trường Windows và Linux. Ngoài ra, bạn có thể chuyển nó sang các nền tảng khác vì nó hỗ trợ nhiều nền tảng
Đa dạng thư viện hỗ trợ
Python được sử dụng rộng rãi cho Khoa học máy tính trong Học thuật và Ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Python có một số lượng lớn các thư viện phân tích đã được thử nghiệm tốt bao gồm
- điện toán số
- Phân tích dữ liệu
- Phân tích thống kê
- Hình dung
- học máy
Tính năng của thư viện Python
Speed
Vì Python là ngôn ngữ bậc cao [high - level], nó có nhiều lợi thế giúp tăng tốc dự án. Nó cho phép phác họa ra các ý tưởng, hiện thực hóa nó một cách nhanh chóng trong khi vẫn đảm bảo tính dễ hiểu.
Do tính dễ hiểu của code, công việc duy trì và tiếp tục phát triển dự án với nhiều lập trình viên là hoàn toàn khả thi
phạm vi
Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng [OOP], nó cũng hỗ trợ các cấu trúc dữ liệu nâng cao như danh sách, bộ, bộ, từ điển và hơn thế nữa. Nó hỗ trợ nhiều hoạt động tính toán khoa học như ma trận, khung dữ liệu, v. v
Những khả năng này trong Python giúp Python tăng cường phạm vi để đơn giản hóa và tăng tốc độ hoạt động của dữ liệu
Hỗ trợ xử lý dữ liệu
Python cung cấp tính năng hỗ trợ nâng cao cấu hình dữ liệu và nói lên các tính năng sẵn có của nó. Hỗ trợ xử lý dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu đặc biệt
This is nhu cầu phổ biến trong Big Data khi phân tích dữ liệu trên các mạng xã hội. Đây cũng là một lý do khác để Python và Big Data trở thành "Sự kết hợp hoàn hảo"
5 lý do tại sao nên chọn Python cho dự án Dữ liệu lớn
Lý do chọn Python cho Big Data
Python được coi là một trong những ngôn ngữ hỗ trợ tốt nhất cho Big Data
Python và Big Data là sự kết hợp hoàn hảo khi có nhu cầu phân tích giữa phân tích dữ liệu và ứng dụng web hoặc hệ thống mã với Cơ sở dữ liệu
Với thư viện tiên tiến hỗ trợ, Python giúp thực hiện các thuật toán học máy trở nên đơn giản. Do đó, trong nhiều khía cạnh của Big Data, Python và Big Data bổ sung cho nhau
1. Python has many Package /Thư viện về Khoa học dữ liệu mạnh mẽ
Python có các thư viện mạnh mẽ để đáp ứng nhu cầu khoa học dữ liệu và phân tích. Chính điều này đã làm cho nó trở thành lựa chọn phổ biến trong các ứng dụng Big Data
Một số thư viện phổ biến của Python hữu ích cho Dữ liệu lớn là
gấu trúc
Pandas là một thư viện giúp phân tích dữ liệu. Bên cạnh đó, nó cung cấp cấu trúc dữ liệu cấu trúc và các thao tác cần thiết cho thao tác dữ liệu trên chuỗi thời gian và bảng số
NumPy
NumPy là gói cơ bản của Python giúp tính toán khoa học. Nó cung cấp sự hỗ trợ cho các tính toán tuyến tính, ngẫu nhiên số, biến đổi Fourier. Ngoài ra, nó hỗ trợ các mảng đa chiều, ma trận với thư viện mở rộng của các hàm toán học cấp cao
Hoạt động của NumPy
khoa học viễn tưởng
SciPy là một thư viện được sử dụng rộng rãi trong Dữ liệu lớn cho Khoa học máy tính và Kỹ thuật máy tính. SciPy bao gồm các mô-đun khác nhau cho
- Tối ưu hóa
- Line number
- Tích phân
- Nội suy
- Chức năng đặc biệt
- FFT
- Xử lý tín hiệu và cấu hình ảnh
- bộ giải ODE
- Các nhiệm vụ phổ biến khác nhau
Mlpy
Mlpy là một thư viện Học máy hoạt động trên NumPy / SciPy. Mlpy cung cấp nhiều phương thức học máy cho các vấn đề và giúp tìm ra sự hợp lý giữa module tính toán, khả năng tái tạo, khả năng bảo trì, khả năng sử dụng và hiệu quả
Matplotlib
Matplotlib là một thư viện python giúp vẽ đồ thị 2D cho các định dạng xuất bản cứng với môi trường tương tác đa nền tảng
Matplotlib cho phép tạo các ô, biểu đồ thanh, biểu đồ tần suất, biểu đồ lỗi, phổ thông, biểu phân đồ tán, v. v
theano
Theano là một thư viện Python để tính toán học số. Nó cho phép tối ưu hóa, xác định và cho phép đánh giá các biểu thức toán học có thể liên quan đến các mảng đa chiềuNetworkX là một thư viện để nghiên cứu các biểu đồ giúp bạn sáng tạo, thao tác và nghiên cứu cấu trúc, linh hoạt và chức năng chống phức tạp
SymPy là một thư viện hiệu quả cho tính toán đại số bao gồm các tính năng như tính năng
- basic number
- Giải thích
- University of learning
- Learn learning left
- Vật lý lượng tử
- Các khả năng đại lượng của máy tính ở các định dạng khác nhau như ứng dụng độc lập hoặc thư viện cho các ứng dụng khác hoặc ứng dụng trực tiếp trên web
Dask là một thư viện Big Data của Python giúp tính toán song linh hoạt cho mục đích phân tích
Từ cảnh Big Data, nó hoạt động với các bộ sưu tập Big Data như khung dữ liệu, danh sách và mảng bài hát hoặc với các vòng lặp Python lớn hơn bộ nhớ trong môi trường phân tán
Dmelt hoặc DataMelt là một thư viện hoặc phần mềm dựa trên Python, được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn để tính toán số lượng và phân tích thống kê dữ liệu lớn và trực quan hóa dữ liệu
Scikit-learning là một thư viện Học máy bổ sung cho NumPy và thư viện SciPy. Nó có các tính năng như
- hồi quy
- Các thuật toán phân cụm cho các máy nhìn, tăng cường độ dốc, phương tiện rừng ngẫu nhiên và DBSCAN
- Tương tác với các thư viện Python như NumPy và SciPy
TensorFlow là một thư viện phần mềm mã nguồn mở được Python hỗ trợ cho một loạt nhiệm vụ Học máy. Thư viện này có khả năng xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh để
- Phát hiện các mẫu
- Mô hình giải mã
- Tương quan
- Phục vụ công việc học tập và lý luận
Với các thư viện Python được đề cập ở trên, các nhà khoa học dữ liệu có cuộc sống dễ dàng hơn nhiều
Ví dụ, với việc hợp nhất thư viện Python với Spark và Scikit-learning, các nhà khoa học dữ liệu có thể viết mã và kiểm tra các tập dữ liệu nhỏ trước khi nó được khai thác trên cụm Spark
Khi mã được chứng minh và hoạt động như mong muốn, họ có thể thực hiện tương tự trên cụm Spark với một bộ dữ liệu lớn. Điều này giúp thoát khỏi các chu kỳ lặp đi lặp lại và giúp nhanh chóng giải quyết kinh doanh
Để sử dụng bất kỳ thư viện nào, các bạn chỉ cần lên Google và gõ "Python + [thư viện gì?]". Bảo đảm hơn 90% bạn sẽ nhận được đầy đủ tài liệu hướng dẫn, ví dụ đi kèm
2. Python kết hợp tốt với Hadoop
Vì Python tương thích với Dữ liệu lớn, Hadoop. Do đó, Python cũng tương thích với Hadoop để làm việc tốt với Big Data
Python có gói Pydoop giúp truy cập API HDFS và cũng viết chương trình MapReduce của Hadoop. Bên cạnh đó, Pydoop cho phép lập trình MapReduce để giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp với công suất tối thiểu
3. Python is easy learning
Python rất dễ học vì các tính năng của nó đơn giản hóa nhiều thứ hiển thị. Do đó, lập trình viên cần viết ít dòng mã hơn
Python cho phép bạn có nhiều thời gian vào những thứ phức tạp hơn là gặp rắc rối với vấn đề cơ bản
Bên cạnh đó, Python có tính năng kịch bản là tốt. Python được kết hợp với các tính năng thân thiện với người dùng như khả năng đọc, cú pháp đơn giản, nhận dạng tự động và liên kết các loại dữ liệu và triển khai dễ dàng
4. Khả năng mở rộng dễ dàng
Khả năng mở rộng rất quan trọng khi bạn đang xử lý dữ liệu lớn. Không giống với các ngôn ngữ khoa học dữ liệu khác như R, MatLab hay Stata, Python nhanh hơn nhiều
Mặc dù tốc độ ban đầu của python có hơi chậm, tuy nhiên, với Anaconda, tốc độ của nó đã tăng lên rất nhiều. Điều này làm cho Python và Big Data tương thích với nhau với quy mô lớn hơn và linh hoạt hơn
5. Python has large plus supports
Phân tích dữ liệu lớn thường xử lý các vấn đề phức tạp và cần nhiều giải pháp / sự hỗ trợ từ cộng đồng
Python là một ngôn ngữ có cộng đồng rộng lớn và tích cực giúp các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên được sự hỗ trợ từ các chuyên gia trên toàn thế giới. Đây là một vòng tuần hoàn lên giúp nó tiếp tục phổ biến hơn
Lời kết
Python và Big Data kết hợp với nhau để cung cấp khả năng tính toán mạnh mẽ trong nền tảng phân tích dữ liệu lớn
Nếu bạn muốn tham gia vào các lĩnh vực mang lại lợi thế mạnh mẽ cho tương lai thì Python là một lựa chọn hoàn hảo cho sự nghiệp Lập trình viên của bạn
Tuy nhiên, nếu bạn là người mới, lần đầu tiên hãy Học Python cơ bản thật là chắc chắn rồi mới tính đến việc học Dữ liệu lớn, AI, Học máy, Học sâu