Nếu chúng ta nghĩ về ngôn ngữ lập trình phổ biến đó, Python là ngôn ngữ ngay lập tức xuất hiện trong tâm trí. Python đã nhanh chóng trở nên phổ biến trong cộng đồng CNTT như một ngôn ngữ đơn giản nhưng giàu tính năng cung cấp năng lượng cho mọi thứ từ các ứng dụng web đơn giản đến IoT, phát triển trò chơi và thậm chí trí tuệ nhân tạo.
Dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu là một lĩnh vực khác mà Python hiện đang xâm nhập. Trong bài viết này, hãy để tìm hiểu lý do tại sao Python được sử dụng trong dữ liệu lớn và phân tích.
Khi nói đến phân tích dữ liệu hoặc khoa học dữ liệu, sự phức tạp tuyệt đối của nó trở thành mối quan tâm chính. Đến nỗi bạn có thể nghĩ rằng bạn cần một ngôn ngữ lập trình chuyên ngành để xử lý các nhiệm vụ như vậy. Tất nhiên, thực sự có những ngôn ngữ lập trình chuyên về các lĩnh vực đó, R, Scala, Julia, v.v.
Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, các chuyên gia phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu thực sự thích Python hơn các ngôn ngữ khác này! Có một số lý do đằng sau sự nổi tiếng này, hãy để một cái nhìn.
[So sánh Python với Java & Go.]
Dễ sử dụng
Python tương đối dễ học và ít mệt mỏi hơn nhiều so với các ngôn ngữ khác như Java. .
Phần tốt nhất là sự đơn giản của ngôn ngữ không ảnh hưởng đến chức năng ở bất kỳ hình dạng hoặc hình thức nào, và Python luôn mạnh mẽ. Chỉ cần cài đặt ngôn ngữ, và bạn đã sẵn sàng để bắt đầu. Không có cấu hình phức tạp cần thiết, chẳng hạn như thiết lập trình biên dịch.
Ngoài ra, Python không bị giới hạn trong một phong cách lập trình cụ thể. Do đó, người dùng có thể tự do chọn một phương pháp lập trình mà họ cảm thấy thoải mái với:
- Lập trình hướng đối tượng [OOP]
- Lập trình chức năng
- Etc.
Cuối cùng, ngôn ngữ Python bao gồm mã dễ đọc hơn, từ đó giúp người dùng dễ dàng hiểu được các bản mã. Python cũng có thể đóng vai trò là cửa ngõ cho các lĩnh vực khoa học dữ liệu và dữ liệu lớn mà không phải học một ngôn ngữ mới.
[Mới với Python? Hãy làm việc với bộ khởi động Python này.]
Cấu trúc cấp phép
Python là một ngôn ngữ nguồn mở được quản lý bởi Quỹ phần mềm Python phi lợi nhuận. Bản chất nguồn mở này cho phép Python được sử dụng trong bất kỳ dự án nào mà không sợ bất kỳ sự can thiệp nào từ bên thứ ba. Tương phản điều này với các ngôn ngữ lập trình khác được quản lý hoặc sở hữu bởi các tổ chức thương mại, trong đó một quyết định duy nhất có thể làm tê liệt việc sử dụng ngôn ngữ.
Các dự án phân tích dữ liệu có thể là những nỗ lực phức tạp và tốn thời gian. Do đó, bản chất nguồn mở của Python giúp các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu tự tin sử dụng nó cho tương lai gần của bất kỳ loại dự án thương mại hoặc sở thích nào.
Cộng đồng tích cực
Python có một cộng đồng tích cực và phát triển mạnh, các thành viên thường xuyên và tích cực:
- Đóng góp cho sự phát triển ngôn ngữ Python.
- Tạo và duy trì hàng ngàn gói giúp tăng cường và mở rộng chức năng Python cốt lõi.
Nhờ cộng đồng lớn này, có nhiều tài nguyên trực tuyến, các dự án, diễn đàn và cộng đồng trực tuyến có sẵn cho bất kỳ ai. Hơn nữa, có một cơ hội cao là bạn sẽ có thể tìm ra giải pháp cho hầu hết các vấn đề bằng cách đơn giản là Googling.
Công cụ Python cho dữ liệu lớn và phân tích
Cho đến nay, chúng tôi đã đề cập đến các đặc điểm chung của Python làm cho nó trở thành một lựa chọn lý tưởng cho dữ liệu lớn và phân tích. Bây giờ, hãy để đào sâu hơn một chút và khám phá các công cụ có sẵn trong Python để phục vụ các nhu cầu này.
Gói Python
Python đi kèm với Chỉ số gói Python [PIP], kho lưu trữ nguồn mở có chứa tất cả các gói của bên thứ ba có sẵn cho Python. Thư viện này bao gồm các gói để giúp người dùng trong các tác vụ khác nhau, từ các tác vụ đơn giản như phân tích cú pháp JSON để hoàn thành các gói chuyển đổi dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.
Hãy cùng nhìn vào một số gói này.
Thư viện phân tích dữ liệu Pandas là một trong những gói nổi bật nhất trong số các gói này. Gấu trúc đã trở thành tiêu chuẩn đào thoát cho cả người dùng mới và người dùng có kinh nghiệm trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, kỹ thuật và phân tích. Hơn nữa, nó có thể xử lý bất kỳ loại dữ liệu bảng nào, cho phép người dùng khám phá, làm sạch, biến đổi, lọc và xử lý dữ liệu. is one of the most prominent packages out of these packages. Pandas have become the defector standard for both novice and experienced users in data science, engineering, and analytics fields. Furthermore, it can handle any kind of tabular data sets, enabling users to explore, clean, transform, filter, and process data.
Pandas đủ linh hoạt để xử lý bất kỳ tập dữ liệu nào với khả năng nhập và xuất dữ liệu đến và từ nhiều nguồn khác nhau một cách dễ dàng. Ngoài ra, gấu trúc có thể được sử dụng để tạo sơ đồ, xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu văn bản. Tất cả những sự thật này đã khiến gấu trúc trở thành một trong những thư viện mạnh nhất có sẵn cho các phân tích dữ liệu.
[Khám phá Hướng dẫn Pandas thực hành của chúng tôi.]
Tiếp theo: Numpy [Python số] sẽ có nếu bạn cần một gói để xử lý các chức năng toán học và toán học khoa học. Numpy cung cấp một đối tượng mảng đa chiều mạnh mẽ và cả một loạt các thói quen để thao tác các mảng như toán học, thống kê, đại số tuyến tính cơ bản, phân loại, chức năng logic, v.v. is there if you need a package to handle scientific computing and mathematical functions. NumPy provides a powerful multidimensional array object and a whole bunch of routines to manipulate arrays such as mathematical, statistical, basic linear algebra, sorting, logical functions, etc.
Do mã vector hóa, Numpy có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn bất kỳ thư viện nào khác, điều này rất có lợi khi xử lý các bộ dữ liệu phức tạp. API Numpy cũng được sử dụng rộng rãi để tăng cường chức năng trong các gói khác, chẳng hạn như
- Gấu trúc
- Scipy
- scikit-learn
- Và nhiều hơn nữa
[Bắt đầu với những điều cơ bản kỳ quặc này.]
Trực quan hóa dữ liệu cũng quan trọng như phân tích. Trong Python, chúng tôi có các gói mạnh mẽ như Matplotlib, Seaborn, Folium và thậm chí là Ploty cung cấp các khả năng trực quan toàn diện. Ví dụ, gói matplotlib không chỉ cho phép người dùng tạo trực quan tĩnh mà còn cung cấp trực quan tương tác hoạt hình với toàn bộ điều khiển đối với tất cả các khía cạnh của trực quan hóa. Các chức năng này có thể được mở rộng hơn nữa bằng cách tích hợp các gói của bên thứ ba như bản đồ cơ sở, cartopy, v.v. is as important as analytics. In Python, we have powerful packages such as matplotlib, seaborn, folium, and even ploty that offer comprehensive visualization capabilities. For example, the matplotlib package not only allows users to create static visualization but also offers animated interactive visualization with full control over all the aspects of the visualization. These functions can be extended further by integrating third-party packages like base map, cartopy, etc.
Ngoài các gói được đề cập ở trên, có rất nhiều gói khác hướng đến phân tích và xử lý dữ liệu, chẳng hạn như Polaris, Bàn, Vaex, Pyspark, v.v.
[Khám phá Hướng dẫn trực quan dữ liệu của chúng tôi, khám phá nhiều công cụ & gói này.]
Anaconda
Bộ công cụ khoa học dữ liệu Anaconda, hoặc đơn giản là Anaconda, là một bộ công cụ nguồn mở nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho một nền tảng khoa học dữ liệu hoàn chỉnh với một cài đặt duy nhất. Mọi thứ đều được tích hợp liền mạch với Anaconda, bên cạnh việc thiết lập môi trường Python và cài đặt và quản lý các gói riêng biệt.
Anaconda cung cấp hệ thống quản lý môi trường và gói Conda, học máy tích hợp, khoa học dữ liệu và thư viện trực quan trong một gói phần mềm duy nhất. Ngoài hỗ trợ Python, Anaconda cũng hỗ trợ R cho phép người dùng sử dụng cùng một bộ công cụ quen thuộc với ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu chuyên biệt.
Trên hết, người dùng Navigator Anaconda có được GUI hoàn chỉnh để quản lý các gói, môi trường và phần mềm mà không cần dựa vào dòng lệnh. Anaconda hỗ trợ các ứng dụng khác nhau như Spyder, Jupyterlab, Datalore, v.v., cũng có thể được quản lý thông qua GUI. Tất cả các tính năng này được cung cấp miễn phí với phiên bản cá nhân Anaconda, được phân phối miễn phí. Ngoài ra còn có tùy chọn nâng cấp lên các phiên bản và nhóm doanh nghiệp giàu tính năng hơn cho các yêu cầu phân tích dữ liệu doanh nghiệp nâng cao.
Notebook Python
Notebook Jupyter, đã trở thành tiêu chuẩn đào thoát khi tạo ra sổ ghi chép. Notebook cung cấp cho người dùng một môi trường mã hóa dựa trên trình duyệt có thể được sử dụng để tạo và chia sẻ sổ ghi chép có chứa mọi thứ bạn cần ở một điểm:
- Mã số
- Trực quan hóa
- Phương trình
- Chữ
Notebook cung cấp trải nghiệm phát triển đơn giản hơn và nền tảng thử nghiệm hoàn hảo mà không cần thiết lập các môi trường chuyên dụng. Điều này rất hữu ích khi xử lý trực quan hóa vì một số sẽ yêu cầu các cấu hình phức tạp hoặc các addon bổ sung để hiển thị các biểu đồ, sơ đồ, v.v.
Với máy tính xách tay, người dùng có thể phân tích, tài liệu và trực quan hóa dữ liệu trong một khung vẽ mà không phải phụ thuộc vào nhiều công cụ. Notebook không giới hạn ở Python và chúng hỗ trợ hơn 40 ngôn ngữ lập trình. Hỗ trợ rộng rãi này cho phép máy tính xách tay dễ dàng cung cấp chức năng mở rộng bằng cách sử dụng các ngôn ngữ khác nhau kết hợp với máy tính xách tay Python.
Thuật toán học máy
Tất cả các thuật toán học máy chính, bao gồm Tensorflow, bộ công cụ nhận thức của Microsoft, Scikit-Learn và Spark ML, được viết bằng Python. Tất cả các dự án này liên tục được cải thiện bởi mỗi tổ chức và các cộng đồng học thuật và sở thích khổng lồ ủng hộ chúng. Do đó, người dùng có thể chỉ cần sử dụng các thuật toán và thư viện này trong các dự án của họ để cung cấp phân tích và thậm chí xây dựng các mạng thần kinh.
Tất cả các phần mềm, thư viện, v.v., được xây dựng cụ thể cho Python hoặc coi Python là công dân hạng nhất, cho phép người dùng giải quyết các nhiệm vụ phân tích dữ liệu phức tạp dễ dàng hơn.
[Kiểm tra hướng dẫn người mới bắt đầu thuật toán ML của chúng tôi.]
Chúng tôi yêu Python cho dữ liệu lớn
Trong bài viết này, chúng tôi đã xem xét lý do tại sao Python được sử dụng cho dữ liệu lớn và phân tích. Một số tính năng của Python, chẳng hạn như rào cản thấp để bắt đầu với ngôn ngữ, sự đơn giản và cấu trúc cấp phép, khiến nó phù hợp nhất để xử lý các nhiệm vụ khoa học và phân tích dữ liệu.
Trên hết, Python đi kèm với một bộ tính năng hoàn chỉnh có thể thích nghi với mọi nhu cầu, cùng với tất cả các phân tích dữ liệu và công cụ khoa học dữ liệu có sẵn chứng tỏ mình là một trong những ngôn ngữ tốt nhất để khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn.
Đọc liên quan
- BMC Machine Learning & Big Data Blog
- Kiến trúc dữ liệu giải thích: Các thành phần, tiêu chuẩn và kiến trúc thay đổi
- Được giám sát, không giám sát và các phương pháp học máy khác
- DataOps vs DevOps: Điều gì khác biệt?
- Bông tuyết: Sử dụng các chức năng phân tích & thống kê
- Đạo đức dữ liệu cho các công ty
Những bài đăng này là của riêng tôi và không nhất thiết phải đại diện cho vị trí, chiến lược hoặc ý kiến của BMC.
Xem một lỗi hoặc có một gợi ý? Vui lòng cho chúng tôi biết bằng cách gửi email.