Python en poco tiempo se ha convertido en uno de los lenguajes de programación preferidos por los desarrolladores de varios campos tecnológicos.En el Big Data representa una de las herramientas más poderosas y completas, ya que sus características se ajustan a las necesidades que debemos cubrir para manejar altos volúmenes de información.

A continuación te mostraremos las principales razones por las cuales los desarrolladores de Big Data están incorporando cada vez más lenguaje Python a sus proyectos.

Un Big Data más sencillo

La complejidad del Big Data, puede llegar a ser abrumadora para algunos analistas. Sin embargo existen algunas herramientas que son un apoyo vital para simplificar los procesos de programación, de forma de incrementar su eficiencia. Es por esto que Python se ha posicionado como uno de los lenguajes favoritos de los desarrolladores. Este lenguaje de programación es reconocido por ser fácil de aprender, por poseer un manejo sencillo y sobretodo por su amplia capacidad y eficiencia para analizar datos.

En la actualidad Python goza de una amplia aceptación en comparación a otros lenguajes como R. Esto permite a los desarrolladores contar con ayuda de una gigantesca comunidad en linea que construye soluciones practicas y brindan soporte en diferentes plataformas. Adicionalmente es importante estacar que este lenguaje es muy funcional a la hora de trabajar con análisis de grafos y otras estructuras que permiten estudiar cantidades impresionantes de datos.

Profundicemos a continuación en las principales razones por las cuales Python es una de las mejores opciones para construir y desarrollar proyectos de Big Data actualmente.

Razones favorables para usar python en tus proyectos de Big Data

Simplicidad

Este lenguaje es reconocido mundialmente por permitir que los programas se ejecuten y funcionen con la menor cantidad de código posible. Python permite identificar y asociar automáticamente diferentes tipos de datos. Es por esto que resulta ser tan sencillo de utilizar. Toma un tiempo significativamente menor realizar codificaciones y no tenemos limitaciones de ningún tipo para procesar datos. Anteriormente este lenguaje presentaba algunas desventajas para competir con Java, pero con el soporte que ofrece Anaconda, ha desarrollado capacidades incluso superiores a su competencia.

Múltiple compatibilidad

Entre sus características más importantes podemos destacar que Python, tiene una amplia capacidad de adaptarse a diversos entornos. Podemos disfrutar de sus ventajas en diversos software y herramientas de Big Data. Entre ellas Hadoop que es una proyecto desarrollado en código abierto por APACHE y que junto Spark, representan grandes ayudas a los desarrolladores de proyectos complejos.

Aprendizaje rápido

En comparación a otros lenguajes de programación, Python es un lenguaje que puede ser perfecto para quienes recién están empezando en el mundo de  los datos. Es ideal para programadores o aspirantes de cualquier nivel debido a que cuenta con un código altamente legible que es soportado y desarrollado por una gran comunidad, permitiendo una curva gradual de aprendizaje mediante la aplicación de conceptos en pruebas que pueden realizarse. Esta especie de aprendizaje de acompañamiento que se realiza con la comunidad de Python permite encontrar soluciones a problemas delicados en muy poco tiempo.

Herramientas de soporte

Hemos hablado sobre las herramientas asociadas a Big Data que podemos aprovechar con este lenguaje, pero hay mucho más. Python permite conectarse con un conjunto de paquetes de software increíble para construir soluciones de análisis de datos y ciencia de datos. Podemos desarrollar código funcional sin problema en diversos programas como NumPy, Pandas, Scipy, Scikit-learn, PyBrain, Tensorflow, Cython, PyMySQL y BeautifulSoup  por solo nombrar los más destacados en el área que desarrollamos nuestro trabajo.

Visualización sin limites

El aspecto clave de mayor importancia para decidirnos a utilizar Python en proyectos de Big Data, es su capacidad de visualización de datos. Ciertamente presenta algunas limitaciones si competimos directamente con el lenguaje R, pero los paquetes de visualización que admite desde tiempos recientes este lenguaje, específicamente para Big Data son realmente increíbles en función al espacio que requieren en nuestra estructura de almacenamiento.  Ahora existen API que pueden ofrecer buenos resultados para nuestros proyectos.

Esperamos que esta información sea de utilidad para aprender las principales razones por las que debemos tomar en cuenta este importante lenguaje de programación en el desarrollo de nuestros proyectos de Big Data.

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