Por que escolher Python para projetos de Big Data: vantagens e benefícios

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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