Python realmente está en todas partes en este momento. Aunque muchos discuten si una persona es realmente un desarrollador de software si no codifica en un lenguaje más difícil que Python, todavía está en todas partes. Se utiliza para automatizar, administrar sitios web, analizar datos y lidiar con big data con python. A medida que aumentan los datos, la forma en que los gestionamos se vuelve cada vez más precisa.
Ya no estamos limitados a usar bases de datos relacionales. Eso también significa que ahora hay más herramientas para interactuar con estos nuevos sistemas, como Kafka, Hadoop (más específicamente HBase), Spark, BigQuery y Redshift (por nombrar algunos). Cada uno de estos sistemas aprovecha conceptos como distribución, arquitectura de columnas y transmisión de datos para proporcionar información al usuario final más rápidamente. La necesidad de información más rápida y actualizada impulsará la necesidad de que los ingenieros de datos y de software utilicen estas herramientas de desarrollo de Python. Es por eso que queremos proporcionar una introducción rápida a algunas bibliotecas de Python que podrían ayudarte a elegir la correcta.
Empecemos por Google BigQuery, que es un almacén empresarial muy popular que se creó con una combinación de Google Cloud Platform y Bigtable. Este servicio en la nube funciona muy bien para todos los tamaños de datos y ejecuta consultas complejas en unos pocos segundos. BigQuery es un servicio web RESTful que permite a los desarrolladores realizar análisis interactivos en enormes conjuntos de datos junto con Google Cloud Platform.
En este caso, el conjunto de datos de Medicare es un conjunto de datos de código abierto al que cualquiera puede acceder. Otro punto sobre BigQuery es que opera en Bigtable. Es importante comprender que este almacén no es una base de datos transaccional (OLTP). Está diseñado específicamente para big data con python. Por lo tanto, su funcionamiento se alinea con el procesamiento de conjuntos de datos del tamaño de un petabyte.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
A continuación, tenemos los populares Redshift y S3 de Amazon. Amazon S3 es básicamente un servicio de almacenamiento que se utiliza para almacenar y recuperar enormes cantidades de datos desde cualquier lugar de Internet. Con este servicio, solo se paga por el almacenamiento que realmente se usa. Redshift, por otro lado, es un almacén de datos completamente administrado que maneja datos a escala de petabytes de manera eficiente. Este servicio ofrece consultas más rápidas utilizando herramientas SQL y BI.
Juntos, Amazon Redshift y S3 funcionan para los datos como una combinación poderosa: se pueden bombear cantidades masivas de datos al almacén de Redshift utilizando S3. Esta poderosa herramienta, cuando se codifica en Python, resulta muy conveniente para los desarrolladores.
Junto al mundo de los sistemas de almacenamiento de datos están las herramientas que le ayudarán a procesar los datos rápidamente. PySpark es un marco de código abierto muy popular que realiza procesamiento de datos distribuidos a gran escala. También se puede utilizar para el aprendizaje automático. Estas características lo hacen ideal para el trabajo del Big Data con Python.
Diseño Web Grupo Codesi