學習 Python 進行大資料分析的十大理由

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什麼是大資料？

大資料是指隨著時間推移呈指數級增長的大量資料集合。它是一個如此龐大和複雜的資料集，以至於傳統的資料管理工具無法有效地儲存或處理它。大資料是一種規模極其龐大的資料型別。

由於 Python 易於使用且具有統計分析功能，因此它是大資料的理想程式語言。

Python 是一種快速發展的程式語言，Python 和大資料的結合因其低編碼要求和廣泛的庫支援而成為開發人員中最受歡迎的選擇。

在本文中，我們將探討學習 Python 進行大資料分析的十大理由。

簡單的編碼

與其他程式語言相比，Python 程式設計需要的程式碼行數更少。它只需幾行程式碼即可執行程式。此外，Python 提供自動輔助功能來識別和關聯資料型別。

Python 程式設計採用基於縮排的巢狀結構。該語言可以快速完成耗時的任務。由於資料處理不受限制，因此您可以在商品機器、筆記型電腦、雲和桌上型電腦上計算資料。

開源

Python 是一種開源程式語言，使用基於社群的模型建立。它是免費使用的，並且由於它是開源的，因此它可以在任何平臺和任何環境（Linux、Windows 等）中執行。

由於其語法，Python 也易於學習。這種簡單易讀的語法允許大資料專業人員專注於洞察力，而不是浪費時間理解語言的技術細節。這是使用 Python 進行大資料分析的最重要原因之一。根據 Statista 的資料，基於 GitHub 和 Google Trends 的調查，Python 將成為 2020 年最受歡迎的程式語言，超過長期佔據主導地位的 Java 和 Javascript。

Python 支援多個庫

Python 程式設計允許使用眾多庫。因此，它在科學計算等領域享有盛譽。Python 和大資料可以很好地協同工作，因為大資料需要大量的分析和科學計算。

Python 包含許多經過良好測試的分析庫。這些庫由以下軟體包組成：

• 數值計算
• 資料分析
• 統計分析
• 視覺化
• 機器學習

速度

Python 具有高速的資料處理速度，使其成為與大資料一起使用的理想選擇。由於 Python 程式是用簡單易於管理的程式碼編寫的，因此與其他程式語言相比，它們的執行速度可以提高很多。以前，人們認為 Python 比 Java 或 Scala 慢，但隨著 Anaconda 的引入，這種情況發生了變化。這使得 Python 的每個版本都比以前更快，並且使 Python 成為科技行業最受歡迎的大資料選項之一。

範圍

Python 使使用者能夠簡化資料操作。Python 支援高階資料結構，因為它是一種面向物件的語言。Python 管理各種資料結構，包括列表、集合、元組、字典等等。

Python 還幫助支援科學計算操作，例如矩陣運算、資料框等等。這些令人難以置信的 Python 功能有助於擴充套件語言的範圍，使其能夠加速資料操作。因此，Python 和大資料是致命的組合。

資料處理支援

Python 預設包含資料處理支援。此功能可用於幫助處理非結構化和異常資料。這就是大資料公司偏愛 Python 的原因，因為它被認為是大資料中最重要需求之一。因此，聘用離岸 Python 程式設計師以利用 Python 在您業務中的優勢。

Python 與 Hadoop 的相容性

Python 和 Hadoop 都是開源的大資料平臺，這就是 Python 與 Hadoop 安全相容的原因。由於支援 Python 的資料分析庫數量眾多，大多數開發人員更願意將 Python 與 Hadoop 結合使用，而不是 Java 或 Scala。Python 還具有 PyDoop 軟體包，為 Python 開發人員提供出色的 Hadoop 支援。Pydoop 軟體包使您可以訪問 Hadoop 的 HDFS API，從而可以讀取和寫入來自全域性檔案系統的資料檔案。Pydoop 還包含 MapReduce API，用於解決複雜的資料科學概念，同時將程式設計工作量降至最低，這是 Python 的特點。這也是優選 Python 而不是其他大資料程式語言的重要原因。

Python 擁有龐大的社群支援。

大資料分析通常用於解決需要社群支援的複雜問題。Python 擁有一個龐大而活躍的社群，為資料科學家和程式設計師提供有關編碼問題的專家建議。此外，企業支援對於 Python 在大資料領域取得成功至關重要。Facebook、Instagram 和 Netflix 等領先科技公司的產品中都使用了 Python。

可擴充套件性

在資料方面，可擴充套件性極其重要。Python 比其他語言快得多。當資料量增長時，Python 可以輕鬆提高處理速度，這在 Java 或 R 等語言中很難實現。

這使得 Python 和大資料能夠在更大的靈活性範圍內協同工作。

Python 可移植且可擴充套件

這是 Python 在資料科學領域如此受歡迎的主要原因之一。Python 的可移植性和可擴充套件性使其能夠輕鬆執行許多跨語言操作。許多資料科學家更喜歡使用圖形處理單元 (GPU) 在其機器上訓練其機器學習模型，而 Python 的可移植性非常適合這種情況。Python 還受到各種平臺的支援，包括 Windows、Macintosh、Linux、Solaris 等。由於其可擴充套件性，Python 還可以與 Java、.NET 元件或 C/C++ 庫整合。

結論

這些是使用 Python 的一些優勢。大資料和 Python 結合使用，在大資料分析平臺中提供了強大的計算能力。