Big Data con Python: ¿Cuándo y cómo usarlo?

Si has llegado hasta aquí probablemente te preguntes muchas cosas sobre el Big Data con Python, cómo y dónde estudiarlo y para qué sirve exactamente.

En Assembler Institute te contaremos todo lo que necesitas saber. Empezamos por el principio:

¿Qué es Python y Big Data?

Cada vez estamos más acostumbrados a leer términos en inglés sin llegar a profundizar demasiado en su significado. Seguramente sepamos que el Big Data es el futuro, que estudiarlo nos presenta unas prometedoras ofertas laborales. Pero ¿qué son realmente?

¿Qué es el Big Data?

El Big Data es el procesamiento de grandes cantidades de datos. Estamos en la era de la información y por eso los datos son el nuevo oro líquido que desean gestionar todas las empresas de la mejor forma posible. Ya que una buena gestión puede ahorrar mucho en gastos y puede generar millones de facturación a las empresas.

El volumen de datos se ha multiplicado a tal nivel que la manera de gestionar que teníamos hasta ahora no es capaz de procesar esa cantidad y por ello, se han creado nuevas tecnologías que nos facilitan esta tarea.

Estos datos pueden servir a una empresa para infinidad de tareas, pero la principal es definir tendencias y patrones de sus clientes. Por ello, los especialistas en Data Science son uno de los empleos con más futuro y mejor valorados por las empresas.

Si te interesa saber más sobre el Big Data en este post podrás analizarlo con más detalle.

¿Qué es Python?

Python es uno de los lenguajes de programación que se utilizan en el Big Data. Python ayuda a procesar y analizar toda la información que le brinda el Big data. Es un lenguaje de programación muy dinámico y sencillo de usar por eso se encuentra en el top de los lenguajes de programación utilizados en Big Data.

Además, tiene un ecosistema compatible con la inteligencia artificial y otras tecnologías complejas de alta gama.

Ventajas e Inconvenientes de utilizar Python en un proyecto de Big Data

Python es el lenguaje de programación referente a la hora de procesar la información brindada por el Big Data. Sin embargo, podemos encontrar ventajas e inconvenientes a la hora de usar Python para el Big Data. Comencemos por las ventajas:

• Python en Big data es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto, de libre uso para los usuarios.
• Entre las ventajas te comentábamos que Python es de los lenguajes de programación para el Big Data más valorados porque es muy sencillo de usar y dinámico.
• Python es compatible con algoritmos de alto rendimiento, lo que lo capacita para trabajar con la IA. Además, tiene una amplia colección de bibliotecas y frameworks.
• Python en el Big Data es muy eficiente y está preparadopara manejar gran cantidad de datos. Además, como otros lenguajes de programación, puede comprender los fenómenos existentes en los flujos de datos, el aprendizaje automático, la minería de datos…

Entre las desventajas de Python en el Big Data encontramos las siguientes:

• La lentitud es uno de los factores donde Phyton puede fallar. Sin embargo, hay maneras de optimizarlo. Por ejemplo, utilizando la biblioteca Numpy, de manera que iguala la velocidad de la programación con C.
• El consumo de memoria de Python para el Big Data es elevado y esto es algo que deberemos tener muy presente.
• Por último, mencionar que es mejor usar Python para el Big Data en ordenadores y versiones de escritorio, porque su adaptación en el móvil no es demasiado buena.

Como vemos, a pesar de las desventajas, Python sigue siendo el lenguaje de programación de referencia y por ello cuenta con una fuerte y sólida comunidad de usuarios.

Ejemplos del uso de Python en Big Data

Desde que Python cuenta con las bibliotecas como NumPy o Pandas, su uso con las grandes cantidades de datos se ha popularizado, ya que nos permite tratar con ellos de manera más dinámica. Además, si todavía no eres un experto, al ser de código abierto y tener una fuerte comunidad, encontrarás multitud de tutoriales en internet con ejemplos donde Python se utiliza.

• Uso de Python en Data Science: El uso de python en data science se ha ido extendiendo mucho en los últimos años, dejando de lado a MATLAB. Con Python se pueden gestionar datos estadísticos, matrices, etc. Además, otra de las facilidades que tiene es que puede visualizar los datos utilizando librerías como Seaborn o Matplotlib.
• Uso de Python en Testings: Python es ideal para las pruebas o testings, ya que permite depurar el código rápida y fácilmente.
  • Herramientas para este ejemplo:
    • Pytest
    • Nose test
    • Unitest
• Desarrollo web: Los datos son para analizarlos y actuar en base a ellos, entonces, ¿Cómo pueden ayudarnos en el desarrollo de una web? Python nos servirá de herramienta para realizar rastreos de datos, también llamado scraping de datos.

¿Todavía no dominas Python? Te ponemos tres ejemplos para que puedas comprender el funcionamiento de este lenguaje de programación tan valorado.

• Un proyecto para principiantes puede ser crear un temporizador con cuenta regresiva. Una aplicación sencilla y con la que te puedes familiarizar con este lenguaje.
• Podremos saber crear un generador de contraseñas aleatorio, así aprenderás a coleccionar datos de los usuarios con este simple ejercicio en el que se aplica Python en el Big Data.
• A través de un juego meteorológico aprenderás a recolectar datos de usuarios en una localización específica.

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En Assembler estamos comprometidos con el estudio de las vertientes más innovadoras en el Data Science. Y, además, no queremos que el factor económico abra una brecha de desigualdad entre nuestros estudiantes, por lo que ofrecemos posibilidades de financiación para que paguemos el máster cuando ya encontremos empleo y únicamente tengamos que pagar la matriculación.

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En este máster aprenderás las bases del Big Data con Python y otros lenguajes de programación, de la mano de los mejores profesionales. Ampliarás tus conocimientos de Python en Big Data con Numpy, Pandas y Matplotlib, y te adentrarás en el universo de Big Data con Databricks y Spark.

Descubrirás cómo aplicar técnicas de estadística, aprendizaje automático y Deep learning con diversas herramientas, para lograr que tu proyecto sea de lo más eficiente.

Y todo esto de la manera más organizada y aprendiendo durante todo el curso las diversas soft skills que más valoran las empresas tecnológicas más reputadas.

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