Analitik data besar dengan python

Pahami pemrosesan data dalam volume besar dan sajikan sebagai wawasan yang menarik dan interaktif menggunakan Spark dan Python

Fitur Utama

• Dapatkan pengantar praktis dan serba cepat ke tumpukan ilmu data Python
• Jelajahi cara membuat metrik dan statistik yang berguna dari kumpulan data besar
• Buat laporan analisis mendetail dengan data dunia nyata

Deskripsi buku

Memproses big data secara real time menjadi tantangan karena skalabilitas, inkonsistensi informasi, dan toleransi kesalahan. Analisis Data Besar dengan Python dirancang untuk pengembang Python, analis data, dan ilmuwan data yang ingin mempelajari metode untuk mengontrol data dan mengubahnya menjadi wawasan yang berdampak. Pengetahuan dasar tentang pengukuran statistik dan basis data relasional akan membantu Anda memahami berbagai konsep yang dijelaskan dalam buku ini

Seperti yang kita ketahui bersama, Big Data adalah komoditas paling berharga di era modern. Jumlah data yang dihasilkan oleh perusahaan meningkat dengan cepat. Pada tahun 2025, IDC mengatakan data di seluruh dunia akan mencapai 175 zettabytes. Zettabyte setara dengan satu triliun gigabyte. Sekarang gandakan itu 175 kali. Lalu bayangkan seberapa cepat data meledak

Memilih bahasa pemrograman untuk bidang Big Data sangat spesifik untuk proyek dan bergantung pada tujuannya. Dan apa pun tujuan proyeknya, Python adalah bahasa pemrograman yang sempurna untuk Big Data karena keterbacaannya yang mudah dan kapasitas analisis statistiknya

Python adalah bahasa pemrograman yang berkembang pesat, dan kombinasi Python dan Big Data adalah pilihan yang paling disukai untuk pengembang karena pengkodean yang lebih sedikit dan dukungan perpustakaan yang luar biasa

Dalam postingan ini, mari jelajahi manfaat menggunakan Python di Big Data dan tingkat pertumbuhannya yang mencengangkan di Big Data Analytics

1) Pengkodean sederhana

Pemrograman Python melibatkan pengkodean sederhana dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain. Kita dapat menjalankan program dengan beberapa baris kode, dan yang terpenting adalah kita dapat mengaitkan dan mengidentifikasi tipe data dengan cepat dengan Python. Bahasa ini dapat memproses dan memperbanyak tugas dalam waktu singkat

2) Sumber terbuka dan mudah dipelajari

Python adalah bahasa pemrograman open-source yang dikembangkan dengan model berbasis komunitas. Ini gratis untuk digunakan, dan karena open-source mendukung banyak platform dan dapat dijalankan di lingkungan apa pun (Linux, Windows, dll. )

Python juga mudah dipelajari karena sintaksnya yang sederhana. Sintaks yang sederhana dan mudah dibaca ini membantu para profesional Big Data untuk fokus pada wawasan yang mengelola Big data, daripada membuang waktu untuk memahami nuansa teknis bahasa tersebut. Ini adalah salah satu alasan utama memilih Python untuk Big Data. Statista menyatakan Python tetap menjadi bahasa pemrograman paling populer di tahun 2020, menurut survei GitHub dan Google Trends, melampaui Java dan Javascript yang sudah lama ada dalam Popularitas

Baca juga. Kita memasuki era baru Data Besar geospasial – Dr. Abhay Kimmatkar, Ceinsys

3) Python mendukung banyak perpustakaan

Python adalah bahasa pemrograman yang terkenal karena dukungannya yang luas untuk perpustakaan. Perpustakaan ini bermanfaat dalam menghemat waktu dan menjadikan bahasa ini lebih populer

Sebagian besar pustaka Python berguna untuk analitik data, visualisasi, komputasi numerik, dan pembelajaran mesin. Big Data membutuhkan banyak komputasi ilmiah dan analisis data, dan kombinasi Python dengan Big Data menjadikannya teman yang hebat

Beberapa perpustakaan dibahas di bawah ini

• Pandas – Perpustakaan perangkat lunak gratis untuk menganalisis dan menangani data. Menawarkan beberapa struktur data untuk memanipulasi data. Panda juga mendukung alat untuk membaca dan menulis data antara berbagai format data dan struktur data dalam memori
• Numpy – Pustaka perangkat lunak gratis untuk menghitung dalam array dan matriks multidimensi. Menyediakan fungsi matematika tingkat tinggi untuk menangani data dengan angka acak, Transformasi Fourier, aljabar linier, dll
• Scikit-learn – Pustaka perangkat lunak gratis untuk pembelajaran mesin yang terkait dengan regresi, klasifikasi, dan pengelompokan
• SciPy – Pustaka pilihan untuk komputasi ilmiah dan komputasi teknis pada data. Mengizinkan integrasi data, interpolasi, optimalisasi, dan modifikasi menggunakan fungsi khusus

4) Python menyediakan kompatibilitas tinggi dengan Hadoop

Baik Python maupun Hadoop adalah platform data besar sumber terbuka, dan itulah mengapa Python lebih aman dan lebih kompatibel dengan Hadoop daripada bahasa pemrograman lainnya

Pengembang lebih suka menggunakan Python dengan Hadoop karena dukungannya yang luas untuk pustaka. Juga, Python memiliki Paket PyDoop, yang menawarkan dukungan luar biasa untuk Hadoop

Mari kita lihat apa keuntungan menggunakan Paket Pydoop

• Akses ke API HDFS – API HDFS memungkinkan Anda membaca dan menulis informasi dengan cepat di direktori dan file tanpa menghadapi rintangan apa pun
• Menawarkan MapReduce API – Paket PyDoop menawarkan MapReduce API untuk memecahkan masalah kompleks dengan sedikit usaha. API ini memungkinkan Anda menerapkan konsep ilmu data tingkat lanjut seperti 'Pembaca Rekam' dan 'Penghitung', membuat Python sangat cocok untuk Big Data

5) Python memiliki kecepatan pemrosesan yang tinggi

Kecepatan tinggi Python untuk pemrosesan data membuatnya optimal untuk digunakan dengan Big Data. Kode python dieksekusi dalam waktu singkat yang dibutuhkan oleh bahasa pemrograman lain karena sintaksisnya yang sederhana dan kode yang mudah dikelola. Ini mendukung berbagai ide pembuatan prototipe, membuatnya menjalankan kode lebih cepat dengan tetap menjaga transparansi yang sangat baik antara kode dan eksekusi. Ini secara konsisten menjadikan Python salah satu opsi paling populer untuk Big Data di industri teknologi

6) Lingkup

Python adalah bahasa berorientasi objek, yang mendukung struktur data tingkat lanjut. Ini memungkinkan pengguna untuk menyiratkan struktur data, termasuk daftar, set, tupel, kamus, dan banyak lagi

Ini juga mendukung berbagai operasi komputasi ilmiah seperti kerangka data, operasi matriks, dll. Fitur luar biasa dari Python ini meningkatkan cakupan bahasa dan dengan demikian memungkinkannya untuk menyederhanakan dan mempercepat operasi data. Inilah yang membuat Python dan Big Data menjadi kombinasi yang mematikan

Baca juga. Python geospasial. Apakah Anda perlu mempelajarinya?

7) Python memiliki dukungan pemrosesan data

Python memiliki fitur bawaan untuk mendukung pemrosesan data untuk data yang tidak konvensional dan tidak terstruktur, dan ini adalah persyaratan paling umum bagi Big Data untuk menganalisis data media sosial. Itulah alasan mengapa perusahaan big data memilih Python sebagai persyaratan penting dalam Big Data

8) Python bersifat portabel

Ini adalah alasan paling penting mengapa Python populer dalam ilmu data. Banyak operasi lintas bahasa dilakukan dengan mudah di Python karena sifatnya yang portabel dan dapat diperluas. Banyak ilmuwan data lebih suka menggunakan unit pemrosesan grafis untuk model Pembelajaran Mesin mereka, dan sifat portabel Python sangat cocok untuk ini

9) Python memiliki dukungan komunitas yang besar

Analisis data besar biasanya berurusan dengan masalah rumit yang membutuhkan dukungan komunitas untuk solusinya. Python memiliki dukungan komunitas yang besar dan aktif, yang membantu ilmuwan data dan pemrogram dengan dukungan ahli dalam masalah terkait pengkodean. Selain itu, dukungan korporat adalah bagian penting dari kesuksesan Python untuk Big Data. Perusahaan teknologi top seperti Facebook, Instagram, Netflix, dll. , gunakan Python dalam produk mereka

10) Skalabilitas

Skalabilitas sangat penting ketika berhadapan dengan data. Tidak seperti bahasa lain, Python jauh lebih cepat. Jika volume data bertambah, Python dengan mudah meningkatkan kecepatan pemrosesan data, yang sulit dilakukan dalam bahasa seperti Java atau R

Ini membuat Python dan Big Data cocok satu sama lain dengan skala fleksibilitas yang lebih besar

Kata Akhir

Ini adalah beberapa manfaat paling signifikan menggunakan Python untuk Big Data. Teknologi data besar menyebar ke seluruh dunia, dan memenuhi tuntutan industri jelas merupakan tugas yang menakutkan. Tetapi dengan manfaat luar biasa dari apa yang ditawarkan Python, itu telah menjadi pilihan sempurna untuk Big Data. Sebagai kesimpulan, Big Data dan Python bersama-sama memberikan kemampuan komputasi yang kuat dalam platform analisis data besar. Saya harap sekarang, Anda mendapatkan gambaran yang jelas tentang mengapa Python dianggap sangat cocok untuk Big Data

Baca juga. Data besar di lingkungan GIS

• TAG
• Teknologi Masa Depan

Facebook

Twitter

Pinterest

Ada apa

Linkedin

Madhuri Yerukala

Madhuri Yerukala bekerja sebagai Technical Content Writer di MindMajix. Dia bersemangat menulis artikel tentang berbagai teknologi IT seperti Artificial Intelligence, Blockchain, Big Data, RPA, dan banyak lagi

Apakah Python digunakan untuk analitik Big Data?

Apakah Python cukup untuk analitik data?

Berapa banyak Python yang dibutuhkan untuk Big Data?

Pustaka Python mana yang digunakan untuk Big Data?