Big Data con Python

Hola amigas y amigos, ¿cómo están?, espero que excelentes. ¿Han escuchado la mancuerna Python con Big Data  alguna vez? Vengo a platicarles de este tema tan popular hoy en día. Debido a la gran demanda de datos que se manejan en la actualidad, los administradores de datos han tenido que adoptar los términos como Big Data.

Por otro lado, la inteligencia artificial cada vez es más popular en el mundo de la tecnología. Máquinas que las queremos hacer aprender por sí mismas a traveś del desarrollo de código. Y por otro lado, la ciencia de los grandes números y datos que es el Data Science  que también ha ido tomando fuerza los últimos 10 años.

Un lenguaje preferido para desarrollar éstos tres temas es precisamente Python. Este lenguaje por su versatilidad se ha ido adoptando como la herramienta más cómoda y poderosa para éstos fines.

Big Data

Grandes datos, es a caso solo esto el significado de Big Data?, lo averiguaremos pronto. La informática de los 90’s nos quedaba muy cortita cuando llegaron los DVD. Los DVD en la actualidad están obsoletos. A los DVD les sucedieron los Blue Ray. Y aun así los Blue Ray murieron con los servicios de «streaming». Netflix, Prime Video, HBO Max, entre otros.

Con el término Big Data nos referimos a una gran cantidad de datos. Las instituciones y las empresas tienen la necesidad de procesar grandes cantidades de datos mediante bases de datos muy robustas que llegan a pesar desde unos cuantos GigaBytes (GB) hasta cientos o miles de GB. No cualquier máquina lo puede procesar en tiempo relativamente corto . Se requieren conjunto de computadoras para procesar tal información. Lo que hacen tales sistemas es administrar el código para asignar secciones de tareas y subrutinas a cada computadora para llevar a cabo un proceso general de manipulación de los datos. Big Data se refiere a todo esto.

Big Data es el procesamiento de grandes cantidades de datos depositados en bases de datos de unos cuantos GB hasta cientos o miles de GB. Para esto se fabrica código que gestione ese procesamiento usando varias computadoras conectadas entre sí para cumplir el proceso completo en tiempo y forma determinados.

En el transcurso del desarrollo del Big Data se ha venido adoptando Python como el lenguaje de programación favorito. Veremos a continuación algunas de las razones de peso por las que Python es el favorito en este rubro.

5 Ventajas del Big Data con Python

Uso de código simple

Una de las fuertes razones por las que Python es adoptado en muchas actividades, incluida el Big Data, es por la sencillez de las sintáxis de su poderoso código. Sin el ánimo de menoscabar a los otros lenguajes de alto nivel y orientados a objetos tales como Javascript , Java y c#, en el caso de Python las cosas son más ventajosas en cuanto al uso de código más simple y que por ende a la mayorías de los desarrolladores les encanta. También los desarrolladores usan mucho sistemas operativos GNU/Linux para hacer este tipo de tareas.

Código libre

Como muchos proyectos libres Python lo es y por esta razón de peso este lenguaje es constantemente mantenido por una comunidad de expertos y hackers alrededor de todo el planeta dándole mantenimiento para hacerlo cada vez más seguro y robusto ante otros lenguajes de desarrollo.

Agilidad de procesamiento

Debido a que es atendido por muchos desarrolladores de código Python ha mejorado mucho de unos años a la fecha. Por lo tanto, Python se ha vuelto uno de los lenguajes de alto nivel con mayor desempeño de procesos y subrutinas. Esto lo hace elegible para el Big Data debido a la gran demanda de procesos que requieren una respuesta rápida.

Poderosas librerías de desarrollo

Como todos los lenguajes de alto nivel, Python tiene librerías  de subrutinas predeterminadas. La diferencia con otros lenguajes es que muchas de tales librerías están enfocadas al cálculo matemático complejo y de grandes números. Por ejemplo, la librería Numpy para el cálculo de operaciones con matrices en el álgebra lineal. La propia librería Math para el uso de muchas funciones matemáticas como funciones trigonométricas. Muchas de tales funciones ampliamente usadas en el Machine Learning  que también lo habrás escuchado por ahí.

Compatibilidad efectiva con Hadoop

Para los que no estén enterados, Hadoop es un entorno para el tratamiento de grandes cantidades de datos, el Big Data. Python es uno de los lenguajes mejor adaptados a este framework y por ende lo hace uno de los favoritos para su desarrollo del Big Data en Hadoop con Python . La curva de aprendizaje de Big Data con Python y Hadoop es muy suave y tanto novatos como expertos tienen preferencia marcada por Python para la gestión del Big Data.

¿Dónde se aplica específicamente el Big Data con Python y Hadoop?

Las redes sociales y los sistemas de gestión tecnológica actuales son los ejemplos más claros en los que están presentes las aplicaciones más directas del Big Data con Python y Hadoop. Imagina cuando en Google  tu quieres buscar un tema en especial. Google de inmediato, al escribir las primeras letras de una palabra clave, te sugiere de inmediato lo que podrías estar deseando buscar, esto es un claro ejemplo del trabajo hecho por los desarrolladores de los motores de búsqueda de Google.

Ahora imagina cuando entras a Spotify  y también ahí ves Playlist de sugerencia, en base a las melodías o géneros musicales que has escuchado con antelación. Ves ahí mismo una manifestación de las aplicaciones del Big Data en tu vida cotidiana.

Otro ejemplo de lo más popular es cuando estás en Youtube  y mirando videos de cierto artista ves una lista de sus mismas canciones del propio artista o de otros similares en género musical. Solo por mencionar algunos ejemplos del uso del Big Data menciono éstos 3 ejemplos. Pero si te pones a investigar un poquito en Intenet encontrarás mucho sobre el uso del Big Data con Python y Hadoop en tu vida cotidiana. 

Hasta aquí llego con esta post celebrando el séptimo aniversario de mi blog  de tecnología. Ojalá sea de ayuda este breve post sobre el Big Data con Python y Hadoop. Si tienes comentarios o sugerencias los puedes poner abajo de este post. ¡Hasta pronto y muchas gracias por leerme!