Python para big data: motivos para elegirlo

Cada vez hay más profesionales de data science que usan Python para big data. Su elección de este lenguaje de programación adecuado para proyectos de grandes es una decisión crucial, ya que es difícil migrar un proyecto una vez que se comienza con el desarrollo.

Cuando apuestan por Python para big data lo hacen conscientes de que, aunque existen otras opciones populares, como R, Python, Java o SAS, prefieren esta alternativa por sus beneficios para el análisis de grandes datos.

Aunque la elección del lenguaje de programación depende del caso de uso individual, hay muchas razones que apoyan a Python como una opción ideal para Big Data.

5 razones para elegir Python para proyectos de Big Data

Si dudas entre usar R, Java o Python para big data, después de leer los siguientes argumentos puede que te decidas por el último de estos lenguajes. A favor de Python se erigen razones como:

1. Simplicidad. Python es conocido por hacer que los programas funcionen en la menor cantidad de líneas de código. Identifica y asocia automáticamente los tipos de datos y, en general, resulta un lenguaje fácil de usar y toma menos tiempo en la codificación. Tampoco hay limitación para el procesamiento de datos. Puede calcular datos en cualquier tipo de equipo y entorno, básicamente en todas partes. Anteriormente se argumentaba que Python era más lento que algunos de sus homólogos como Java y Scala, pero con la plataforma Anaconda se ha puesto al día demostrando que es rápido tanto en desarrollo como en ejecución.
2. Compatibilidad. Hadoop es la plataforma de big data de código abierto más popular y la compatibilidad inherente de Python es otra razón más para preferirlo a otros lenguajes.
3. Facilidad de aprendizaje. En comparación con otros idiomas, Python es fácil de aprender incluso para los programadores con menos experiencia. Es un primer idioma ideal debido a tres razones principales: cuenta con amplios recursos de aprendizaje, garantiza un código legible y se rodea de una gran comunidad. Todo esto se traduce en una curva de aprendizaje gradual con la aplicación directa de conceptos en programas del mundo real. La gran comunidad Python ofrece la seguridad de saber que, caso de encontrar problemas en el desarrollo, habrá otros que puedan echar una mano para ayudar a resolverlos.
4. Paquetes de gran alcance. Python tiene un poderoso conjunto de paquetes para una amplia gama de necesidades de análisis y ciencia de datos. Algunos de los paquetes populares que le dan a este idioma una ventaja son NumPy, Pandas, Scipy, Scikit-learn, PyBrain, Tensorflow, Cython, PyMySQL, BeautifulSoup o iPython.
5. Visualización de datos. Aunque R es mejor en lo que respecta a la visualización de datos, con paquetes recientes, Python para big data ha mejorado su oferta en este espacio. Ahora existen API que pueden ofrecer buenos resultados.

Python es un lenguaje muy popular como puede comprobarse en cualquier equipo de científicos de datos. Siempre es fácil encontrar algunas personas en cada departamento como marketing, desarrollo, mantenimiento, servicio al cliente con un conocimiento práctico de Python, lo que supone el mejor seguro para las empresas. No siempre es fácil establecer una comunicación entre los diferentes departamentos y, con Python y big data, este tipo de inconvenientes no existen.