Cómo analizar big data con Python

No es exagerado decir que el big data se ha convertido en una parte indispensable de cualquier comunicación empresarial. La búsqueda móvil y de escritorio proporciona datos a especialistas en marketing y empresas de todo el mundo a una escala sin precedentes y, con la llegada del Internet de las cosas, la cantidad de datos disponibles para el consumo crecerá exponencialmente. Estos datos de consumo son una mina de oro para las empresas que desean dirigirse mejor a los clientes, comprender cómo las personas usan sus productos o servicios y recopilar información para mejorar las ganancias.

La función de examinar los datos y encontrar resultados que las empresas realmente puedan utilizar recae en los desarrolladores de software, los científicos de datos y los estadísticos. Existen muchas herramientas para ayudar en el análisis de big data, pero la más popular es Python.

¿Por qué elegir Python?

La mayor ventaja de Python es que es simple y fácil de usar. El lenguaje tiene una sintaxis intuitiva y es un poderoso lenguaje multipropósito. Esto es importante en un entorno de análisis de big data y muchas empresas ya están utilizando Python internamente, como Google, YouTube, Disney y Sony DreamWorks. Además, Python es de código abierto y tiene muchas bibliotecas para ciencia de datos. Por lo tanto, el mercado de big data necesita urgentemente desarrolladores de Python. Los expertos que no son desarrolladores de Python también pueden aprender este lenguaje a una velocidad considerable, maximizando así el tiempo dedicado a analizar datos y minimizando el tiempo dedicado a aprender este lenguaje.

Antes de utilizar Python para el análisis de datos, es necesario descargar Anaconda de Continuum.io. Este paquete tiene todo lo que necesitas para hacer ciencia de datos en Python. Su desventaja es que la descarga y la actualización se realizan como una unidad, por lo que actualizar una sola biblioteca lleva mucho tiempo. Pero vale la pena, después de todo, te brinda todas las herramientas que necesitas para no tener que luchar.

Ahora bien, si realmente quieres utilizar Python para el análisis de big data, no hay duda de que necesitas convertirte en desarrollador de Python. Esto no significa que deba ser un maestro del lenguaje, pero necesita conocer la sintaxis de Python, comprender las expresiones regulares, saber qué son tuplas, cadenas, diccionarios, listas por comprensión de diccionarios, listas y listas por comprensión; eso es solo el comienzo.

Varias bibliotecas de clases

Después de dominar los conocimientos básicos de Python, debe comprender cómo funcionan sus bibliotecas de clases de ciencia de datos y cuáles necesita. Los aspectos más destacados incluyen NumPy, una biblioteca básica para operaciones matemáticas avanzadas, SciPy, una biblioteca sólida centrada en herramientas y algoritmos, Sci-kit-learn, para aprendizaje automático, y Pandas, un conjunto de funciones para manipular herramientas DataFrames.

Además de las bibliotecas de clases, también necesita saber que Python no tiene un mejor entorno de desarrollo integrado (IDE) reconocido, y lo mismo ocurre con el lenguaje R. Por lo tanto, debe probar diferentes IDE usted mismo para ver cuál se adapta mejor a sus requisitos. Para empezar, se recomienda IPython Notebook, Rodeo y Spyder. Al igual que varios IDE, Python también proporciona varias bibliotecas de visualización de datos, como Pygal, Bokeh y Seaborn. La más esencial de estas herramientas de visualización de datos es Matplotlib, una biblioteca de dibujos numéricos simple y eficaz.

Todas estas bibliotecas están incluidas en Anaconda, por lo que después de descargarlas, puedes investigar para ver qué combinación de herramientas se adapta mejor a tus necesidades. Puedes cometer muchos errores al realizar análisis de datos con Python, así que ten cuidado. Una vez que esté familiarizado con la configuración de instalación y cada herramienta, descubrirá que Python es una de las mejores plataformas para análisis de big data del mercado.

¡Espero que esto ayude!