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Nos últimos anos, Python tem se tornado uma das linguagens de programação mais utilizadas no mercado. Essa tecnologia, além de poderosa e versátil, é uma excelente opção para quem está iniciando o aprendizado em lógica de programação. Também estamos diante de uma das melhores alternativas para profissionais e empresas que trabalham com Big Data.
Mas, por que Python é uma boa opção para trabalhar com Big Data? Quais são as características dessa linguagem de programação que a tornam tão versátil a ponto de se dar bem com grandes volumes de dados? É isso o que vamos discutir nos próximos parágrafos.
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Por que usar Python com Big Data?
Quando o assunto é análise e ciência de dados, a complexidade é uma das grandes preocupações dos profissionais e empresas. A necessidade de uma tecnologia especializada é tão grande que até mesmo algumas linguagens foram especialmente desenvolvidas para lidar com essas questões – como Julia, Scala e R, por exemplo.
Porém, mesmo diante desse cenário, Python ainda é a tecnologia preferida dos analistas e cientistas de dados para trabalhar com Big Data. E existem alguns motivos para isso.
- Facilidade de uso
Comparada a outras linguagens de programação, Python é muito fácil de utilizar. Essa simplicidade diminui a barreira para um profissional que não está familiarizado com esse tipo de tecnologia. Porém, essa característica não implica em dizer que não estamos diante de uma linguagem poderosa – muito pelo contrário.
- Licença open source
Python é uma linguagem gerenciada por uma fundação sem fins lucrativos. Essa natureza open source permite que a tecnologia seja utilizada em diversos projetos sem o receio de interferência de terceiros.
No caso de outras tecnologias, que são propriedade de empresas específicas, uma única mudança em suas estruturas pode impactar significativamente os projetos envolvidos.
- Comunidade ativa
Uma das comunidades mais ativas no desenvolvimento e solução de problemas é aquela envolvida com Python. Como resultado, diversas funcionalidades já foram criadas através de grupos, fóruns e pessoas que trabalham voluntariamente em projetos do GitHub/GitLab, por exemplo.
Como usar Python em Big Data?
Até agora discutimos algumas vantagens generalistas de Python para Big Data. Mas, essa linguagem de programação possui uma característica específica que a torna especialmente útil para essa área: o grande número de bibliotecas dedicadas para análise e ciência de dados.
Vamos conhecer algumas bibliotecas específicas e como utilizá-las em Big Data.
- Pandas
Esse pacote de análise de dados é versátil o suficiente para lidar com a importação e exportação a partir de diversas fontes diferentes. Além disso, Pandas também pode ser usado para criar instâncias para processamento de dados textuais ou numéricos com uma grande eficiência.
- NumPy
Se você precisa lidar com computação científica e funções matemáticas, a biblioteca NumPy é a melhor escolha. Essa biblioteca é capaz de oferecer um poderoso array de objetos multidimensionais para rotinas de manipulação de dados complexos, algo muito útil para análise estatística, matemática e álgebra linear para sorteamento e lógica.
- Visualização de dados
Ao trabalhar com dados, a visualização é um aspecto muito importante. Python conta com diversas bibliotecas poderosas que auxiliam nesse sentido, como Polaris, Desk, Vaex, PySpark e outras. Essa funcionalidade é especialmente útil para ajudar na tomada de decisão de negócios, permitindo que a escolha seja mais acertada.
Outras linguagens para Big Data
Além de Python, outras tecnologias podem ajudar empresas e profissionais que trabalham com Big Data. Java, Scala e R são bons exemplos, especialmente porque também possuem recursos específicos para o tratamento de dados.
Como se aprofundar em Big Data?
Além de aprender uma linguagem de programação, também é importante contar com uma trilha de conhecimento estruturada para aprofundamento. Se tratando de Big Data, alguns cursos são bem recomendados pelo mercado.
O Instituto Infnet, referência na formação de profissionais técnicos, oferece alguns cursos específicos para Big Data para diversos níveis educacionais.
