Muchos expertos lo confirman: la implantación del Big Data con Python es una de las mejores soluciones para usuarios y empresas de cualquier tamaño. En este artículo vemos los beneficios de Python para el desarrollo de aplicaciones Big Data y el procesamiento de datos masivos.

Python y Big Data, una relación que está de moda

El Big Data es la tecnología que permite analizar enormes volúmenes de datos que no podrían ser procesados con otras herramientas, como las bases de datos relacionales o aplicaciones estadísticas tradicionales.

Por su parte, Python es un lenguaje de programación de código abierto que se ha convertido en uno de los favoritos de los programadores y desarrolladores de herramientas Big Data.

La relación entre Python y Big Data se ha vuelto mucho más estrecha en los últimos años, debido a que este lenguaje de programación ofrece numerosos beneficios para la creación de aplicaciones de almacenamiento y procesado de datos.

No en es de extrañar que algunos de los portales que almacenan mayor cantidad de datos empleen Python, como por ejemplo Instagram o Reddit, entre muchas otras.

A continuación vemos algunas de las principales razones por las que cada vez más gente utiliza Python para Big Data.

¿Por qué elegir Python para proyectos de Big Data? 6 ventajas

Big data con Python

Las empresas con Big Data tienen la opción de utilizar diversas herramientas como las soluciones SAS o los lenguajes de programación R o Javascript. Sin embargo, son cada vez más las que apuestan por usar Python. ¿Cuál es la razón? ¿Cuáles son los principales beneficios que brinda este lenguaje de programación?

Código Simple

Una de las principales ventajas de trabajar el Big Data con Python es que se trata de una solución con un código simple, que permite desarrollar soluciones usando menos líneas de código que otros lenguajes de programación.

Otro de los beneficios de Python que le han hecho ganar muchos adeptos es la posibilidad de identificar y asociar de forma automática distintos tipos de datos, y el hecho de no tener una limitación en el procesamiento de información, lo que permite que sea ejecutado en todo tipo de dispositivos y entornos, tanto de escritorio como en la nube.

Velocidad en el procesamiento de datos

Hace un tiempo, Python era considerado como un lenguaje de programación lento en comparación con otros como Scala o Java. Sin embargo, con la introducción de nuevas mejoras eso ha cambiado.

Actualmente, programar con Python permite el desarrollo de comandos y prototipos que ayudan a crear y ejecutar código de forma rápida y efectiva. Todo ello manteniendo la máxima transparencia entre los códigos y procesos diseñados.

Este es uno de los principales motivos para que Python ya sea considerado como uno de los lenguajes de desarrollo de software más populares y que destaque sobre el resto por su rendimientos y alta velocidad de escritura y ejecución.

Buen soporte de biblioteca

Por otro lado, Python contiene un gran número de bibliotecas que le permiten ser una herramienta de gran ayuda en diferentes campos, por ejemplo en la informática científica, el machine learning o para su uso en business intelligence y Big Data.

En concreto, las librerías Python ofrecen paquetes sobre análisis de datos, análisis estadístico, visualización de datos, computación numérica o aprendizaje automático, entre otros.

Compatibilidad con diversos entornos

La unión de Big Data vs Python es tan efectiva porque se trata de un lenguaje de código abierto que ha desarrollado un modelo basado en los avances realizados por su gran comunidad.

Su propia estructura y filosofía open source permite que Python sea compatible con numerosas plataformas y que se pueda ejecutar en distintos sistemas operativos como Windows o Linux. Además, Python es compatible con Hadoop, la plataforma de código abierto más popular para Big Data.

Aprendizaje rápido

Aprender Big Data con Python es mucho más sencillo que hacerlo con otros lenguajes de programación, por lo que se erige en una de las mejores opciones tanto para usuarios principiantes como para expertos.

Lo que diferencia a Python de otros lenguajes para Big Data es que cuenta con un código sencillo y fácilmente legible, una gran variedad de recursos de programación, y una gran comunidad siempre dispuesta a ayudar a los usuarios y programar nuevas actualizaciones.

Es decir, Python no solo posee una de las curvas de aprendizaje más suaves en lo que respecta a herramientas Big Data, sino que te aseguras tener el apoyo de una comunidad de usuarios muy amplia y siempre dispuesta a resolver tus problemas.

Visualización sin limites

Otro de los factores que han decantado a muchos usuarios a la implementación del Big Data con Python es su capacidad para la visualización de datos. En este sentido, sigue estando por debajo del lenguaje R, pero los nuevos paquetes de visualización que incluye Python lo dejan a una altura casi similar.

Ejemplos de aplicación de Python en el Big Data

Una de las aplicaciones de Big Data con Python es el data sciencie. En los últimos años Python ha incluido algunos motores numéricos como NumPy o Pandas que han provocado que los investigadores hayan dejado de usar MATLAB para pasarse a esta herramienta. Es capaz de procesar datos estadísticos, tabulares y matriciales, además de visualizarlos con biblioteca como Seaborn o Matplotib.

También se emplea como herramienta de testing en frameworks de pruebas. La razón es que integra muchos entornos de trabajo de pruebas que permiten depurar código fácilmente y trabajar de forma rápida y sencilla. Algunas de las herramientas que incluye para la realización de pruebas son Nose test, Pytest o Unittest; algunas de ellas como PyTest incluso permite realizar pruebas entre diferentes navegadores o plataformas.

Como último ejemplo de aplicación del Big Data con Python es a la hora de desarrollar páginas web que requieren una gran capacidad de almacenamiento y procesado de datos. Un ejemplo de uso en este sentido es la posibilidad de realizar scraping o rastreos de datos en otras páginas web o en internet en general. Estas opciones se pueden complementar con otras como el framework Django que permite desarrollar apps web seguras y dinámicas.

En definitiva, estas son algunas de las razones por las que el uso de Python está de moda para el procesamiento de macrodatos. Y más lo estará en el futuro, teniendo en cuenta el incremento de la apuesta de las empresas por esta tecnología.

Escribe aquí tu comentario

Deja un comentario

Las siguientes reglas del RGPD deben leerse y aceptarse:
Este formulario recopila tu nombre, correo electrónico y contenido para que podamos realizar un seguimiento de los comentarios dejados en la web. Para más información revisa nuestra política de privacidad, donde encontrarás más información sobre dónde, cómo y por qué almacenamos tus datos.