Роль Python в мире Big Data: 5 причин освоить этот язык программирования

Автор Категория , , , ,
Роль Python в мире Big Data: 5 причин освоить этот язык программирования

Сегодня мы расскажем, почему каждый Big Data специалист должен знать этот язык программирования и как «Школа Больших Данных» поможет вам освоить его на профессиональном уровне. Читайте в нашей статье, кому и зачем нужны корпоративные курсы по Python в области Big Data, Machine Learning и других методов Data Science.

Чем хорош Python: 3 главных достоинства

При том, что Python считается универсальным языком программирования, который используется, в т.ч. для веб-разработки и создания специальных решений, наибольшую популярность он приобрел в области Big Data и Data Science благодаря следующим ключевым преимуществам [1]:

  • низкий порог входа из-за простоты и лаконичности даже сложных логических конструкций. Этот язык программирования в разы проще Java и Scala, а аналогичный код на нем будет намного короче;
  • множество готовых библиотек для машинного обучения и других методов искусственного интеллекта, статистических вычислений и интеллектуального анализа данных: TensorFlow, PyTorch, SKlearn, Matplotlib, Scipy, Pandas и пр.;
  • наличие API в большинстве фреймворков для обработки и хранения больших данных, например, Apache Kafka, Spark, Hadoop и пр., что облегчает работу программиста Big Data решений и инженера данных. Подробнее об этом мы поговорим далее.

От администратора до аналитика больших данных: кому в Big Data нужен Питон

Итак, благодаря вышеперечисленным достоинствам, этот язык программирования необходим практически каждому специалисту Big Data и вот почему:

  • Data Scientist с помощью этого языка программирования может решать практически все свои профессиональные задачи, от подготовки датасета к анализу до интерпретации результатов ML-моделирования;
  • Аналитик данных имеет возможность быстро проанализировать большие объемы «сырой» информации за счет специальных библиотек и команд, например, исключить повторяющиеся значения в массиве или выявить тренды;
  • Инженер данных обеспечивает аналитика и Data Scientist’a данными, организуя конвейеры сборы, передачи и обработки информации (data pipelines). В частности, можно написать собственный продюсер данных для Apache Kafka с использованием KafkaProducer API, создать скрипт обработчика потоковых распределенных данных в Apache Spark на PySpark [2] или считать данные из Hadoop HDFS посредством PyArrow [3];
  • Разработчик распределенных приложений и других Big Data решений организует интеграцию данных и систем, используя API. Например, посылая логи из Apache Kafka в NoSQL-СУБД Cassandra через приложение Python [4].
  • Администратор облачных или локальных кластеров может проверять подлинность конечных пользователей Data Lake по одному или нескольким факторов, используя Питон-приложения [5]. Аналогично возможна аутентификация между службами, например, в Azure Data Lake Storage [6].

Все эти нюансы рассматриваются в соответствующих курсах «Школы Больших Данных» по администрированию и разработке Big Data решений. Однако большинство наших курсов ориентировано на опытных профессионалов. Освоить все эти учебные программы без знания статистики, методов Data Mining, и навыков программирования на языках Python, Java или Scala, достаточно сложно.

Чтобы восполнить этот пробел и подготовить вас к дальнейшему развитию в области технологий Big Data, мы запустили отдельный проект Python-School – специализированные курсы по языку Python в больших данных и машинном обучении.

Курсы ведут преподаватели-практики, специалисты по работе с большими данными в сфере Machine Learning и нейронных сетей, лично участвующие в реальных проектах Big Data и Data Science. Поэтому если вам нужны профессиональные знания и навыки Python для анализа больших данных, разработки ML-моделей и распределенных приложений, создания data pipelines или администрирования кластеров, приходите на специализированные курсы по Python в наш лицензированный учебный центр повышения квалификации и обучения ИТ-специалистов (разработчиков, архитекторов, инженеров и аналитиков Big Data) в Москве:

Источники

  1. https://python-school.ru/why-you-need-python/
  2. https://habr.com/ru/post/451160/
  3. https://thegurus.tech/hadoop-python/
  4. https://dzone.com/articles/data-pipeline-send-logs-from-kafka-to-cassandra
  5. https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/data-lake-store/data-lake-store-end-user-authenticate-python
  6. https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/data-lake-store/data-lake-store-service-to-service-authenticate-python