Por que usar Python como linguagem de programação para Big Data?

Por que usar Python como linguagem de programação para Big Data?

A maioria dos profissionais da área de Big Data possui uma dúvida em comum: qual linguagem de programação certa para um projeto que envolva um grande volume de dados? O mesmo questionamento acontece com as empresas quando elas decidem entrar na área de Big Data. Escolher uma linguagem de programação é uma decisão crucial, pois é difícil migrar um projeto quando ele já está em desenvolvimento. Entre as escolhas populares nesse contexto estão a linguagem R, Python, Java, SAS e etc. Embora a escolha da linguagem dependa de cada caso, há muitas razões que dão suporte ao Python como uma escolha ideal.

Razões para escolher o Python para grandes projetos de dados:

Menos é mais: O Python é conhecido por fazer com que os programas funcionem com menos linhas de código, por exemplo, se você escreve 500 linhas de código em Java, geralmente é possível fazer a mesma coisa com Python, porém utilizando apenas 10% das linhas em Java. No entanto, alguns desenvolvedores dizem que o desempenho do Java é melhor que o do Python, mas geralmente quando se está trabalhando com Big Data (TBs ou mais), o desempenho é quase o mesmo. Além disso, o Python identifica e associa automaticamente os tipos de dados e segue uma estrutura de aninhamento baseada em recuo, o que deixa o código mais legível. Em geral, esta linguagem de programação é mais fácil de usar e consome menos tempo de programação. Vales ressaltar, que com Python não há limitação para o processamento de dados, ele permite computação em diversos tipos de hardware e também tem fácil suporte na nuvem. Tempos atrás, argumentava-se que o Python era mais lento do que algumas linguagens de programação equivalentes, como Java e Scala, mas com a plataforma Anaconda ele alcançou maior desempenho e com isso se tornou rápido, tanto no desenvolvimento quanto na execução.

Fácil depuração: Python é mais fácil de depurar. É bem verdade que os bugs são o pior pesadelo de qualquer programador, com isso ao escrever menos código, mais fácil fica de depurá-lo. Os programas gerados em Python são menos propensos a problemas do que aqueles escritos em outras linguagens.

Compatibilidade com o Hadoop: O Hadoop é a plataforma de Big Data de código aberto mais popular atualmente e a compatibilidade inerente com Python é outro motivo para preferi-lo à outras linguagens. O pacote PyDoop oferece acesso à API do HDFS para o Hadoop e portanto, permite escrever programas e aplicativos do Hadoop MapReduce. Usando a API do HDFS, você pode conectar seu programa a uma instalação do HDFS, permitindo ler, gravar e obter informações sobre arquivos, diretórios e propriedades do sistema de arquivos global.

O PyDoop também oferece a API MapReduce para resolução de problemas complexos com esforços mínimos de programação. Essa API pode ser usada para aplicar diretamente conceitos avançados de ciência de dados.

Facilidade de Aprendizagem: Em comparação com outras linguagens, o Python é mais fácil de aprender, mesmo para quem não é da área de desenvolvimento de software. Por isso, é considerada uma linguagem ideal para programadores iniciantes devido a três razões principais: amplo recurso de aprendizado, código legível e grande comunidade ativa. Tudo isso se traduz em uma curva de aprendizado gradual com aplicação direta de conceitos em programas do mundo real.

Pacotes para Ciência de Dados e Machine Learning: O Python tem um poderoso e popular conjunto de pacotes para uma ampla gama de necessidades analíticas de Ciência de Dados e Machine Learning. Esses pacotes dão a essa linguagem uma enorme vantagem para seus utilizadores, onde podemos destacar: NumPy, Pandas, Scipy, Scikit-learn, Matplotlib, Jupyter Notebook, PyBrain, Tensorflow etc.

Além disso, existem outras bibliotecas como o Cython para converter o código para executá-lo no ambiente C que reduz em grande parte o tempo de execução, o PyMySQL para conectar um banco de dados MySQL, extrair dados e executar consultas. BeautifulSoup para ler tipos de dados do tipo XML e HTML e finalmente, o notebook iPython ou Jupyter Notebook para programação interativa.

Força de mercado: A linguagem Python tem se destacado muito no mercado de trabalho devido a todas as outras razões já citadas. Vale a pena demonstrar aqui algumas estatísticas recentes:

Pesquisa que mostra comparação entre Python, R e SAS em ofertas de emprego http://blog.revolutionanalytics.com/2017/02/job-trends-for-r-and-python.html

A figura acima mostra que Python tem mais força em ofertas de trabalho relacionadas a Cientista de Dados.

As tendências do Google mostram que a linguagem que mais cresce em conjunto com Machine Learning e Ciência de Dados é de fato o Python, observe na figura abaixo o crescimento de Python em relação a linguagem R no período entre 2012 e 2017.

https://www.kdnuggets.com/2017/09/python-vs-r-data-science-machine-learning.html

Outro dado importante está no site www.indeed.com (site especializado em ofertas de emprego). A pesquisa publicada no final de 2017 neste site mostra um gráfico no qual mostra a relação de Python e R com o termo Data Science (Ciência de Dados).

  • Pesquisa só por “Data Scientist” resulta em 3.558 postos de trabalho;
  • Pesquisa por “Data Scientist” e  Python encontra 2.407 postos (68% de todos);
  • Pesquisa por “Data Scientist”e  R encontra 2.179 postos (61% de todos);
  • Pesquisa por “Data Scientist” mais Python e R encontra 1.906 empregos (54% de todos);
  • Pesquisa por “Data Scientist” sem Python e sem R encontra 892 postos de trabalho (25% de todos);

Python e R são linguagens fortes para Ciência de Dados, mas Python se destaca ainda mais no mercado de trabalho como podemos ver o resultado da pesquisa do site Indeed.

Portanto, certamente você precisará dominar Python para Big Data para turbinar seu currículo! E  vale a pena também conhecer a linguagem R como complemento.

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Leonardo Afonso Amorim
Leonardo Afonso Amorim 3 posts

Bacharel em Engenharia de Computação pela PUC-GO. Mestre em Ciência da Computação pela UFG com foco em Inteligência Computacional. No mestrado criou os agentes de mineração de dados e suporte à decisão para o projeto ADGEPA (Assistente Digital de Gestão Pública Participativa). Doutorando em Ciência da Computação pela UFG com pesquisa sobre algoritmos eficientes e escaláveis e suas implementações paralelas em arquiteturas multicore e manycore a fim de acelerar tarefas de busca de documentos por similaridade usando técnicas de Machine Learning. Também na UFG faz pesquisa sobre aplicação de Machine Learning para Reparo Automatizado de Software. Lecionou sobre Inteligência Artificial/Computacional para Engenharia de Computação na Universidade Federal de Goiás. É Analista de Infraestrutura Sênior e Engenheiro de Dados. Possui sólidos conhecimentos em infraestrutura Linux, programação Java/Python, Hadoop e ensino. Experiência adquirida no mestrado e doutorado com os seguintes algoritmos: kNN, kMeans, Regras de Associação, Redes Neurais Artificiais, Processamento Natural de Linguagem com Word2Vec, Sistemas Multiagentes, Algoritmos Genéticos e Programação Genética. Além disso possui experiência em ensino técnico (Redes Linux com ênfase em Segurança) e programação Java. Ministrou mais de 100 cursos. Possui as seguintes certificações em TI: LPIC-1, LPIC-2 e LPIC-3 Security (Linux Professional Institute), Novell Certified Linux Administrator (Suse Linux Enterprise).

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