Librerias de python para big data

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Bibliotecas científicas de Python

Hola chicos, hoy voy a hablar de algo que no está relacionado con Java, pero sí con un desarrollo tecnológico muy interesante que está ocurriendo por ahí, y que simplemente no puedes dejar pasar esta oportunidad. Sí, lo habéis adivinado bien, estoy hablando de Machine learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning. Es muy probable que ya hayas oído hablar de ellos e incluso hayas empezado a aprenderlos. Puede que seas del campo de Python o que estés aprendiendo a programar en R por el bien del machine learning. Cuando comencé mi viaje de aprendizaje automático y ciencia de datos, primero tuve que hacer una elección sobre la elección del lenguaje de programación correcto, ya que tanto R como Python lo estaban haciendo muy bien.

Finalmente elegí Python debido a una comunidad más grande, de propósito general en la naturaleza, y un poco de experiencia previa de la escritura de código Python. Pero, hubo una razón más que me ayudó a elegir Python para la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático, la amplia gama de impresionantes bibliotecas disponibles en Python.

Hoy, voy a presentarte algunas de esas impresionantes bibliotecas como TensorFlow, NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Seaborn, Keras, y Matplotlib. Sé que hay muchas más bibliotecas, pero con mi limitada experiencia y exposición, he oído hablar de estas bibliotecas principales hasta ahora.

¿Qué bibliotecas de Python se utilizan para el análisis de datos?

Pandas (análisis de datos en Python) es un elemento imprescindible en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Es la biblioteca de Python más popular y utilizada para la ciencia de datos, junto con NumPy en matplotlib.

¿Podemos hacer big data con Python?

Python está considerado como una de las mejores herramientas de ciencia de datos para el trabajo de big data. Python y el big data encajan a la perfección cuando es necesario integrar el análisis de datos con las aplicaciones web o el código estadístico con la base de datos de producción.

¿Qué versión de Python es mejor para la ciencia de datos?

Recomiendo usar la versión de Python 3. x para la ciencia de datos ya que la fase de desarrollo de Python 2 está detenida y las actualizaciones que vienen son sólo para Python 3. Los frameworks y librerías más populares y recientes como Tensorflow están soportados en Python 3.

Bibliotecas R para la ciencia de datos

Python sigue ocupando posiciones de liderazgo en la resolución de tareas y retos de la ciencia de datos. El año pasado hicimos una entrada en el blog en la que repasábamos las librerías de Python que resultaban más útiles en ese momento. Este año, ampliamos nuestra lista con nuevas librerías y dimos una nueva mirada a las que ya habíamos hablado, centrándonos en las actualizaciones que se han hecho durante el año.

Nuestra selección contiene en realidad más de 20 bibliotecas, ya que algunas de ellas son alternativas entre sí y resuelven el mismo problema. Por eso las hemos agrupado, ya que es difícil distinguir un líder en particular en este momento.

Tradicionalmente, comenzamos nuestra lista con las bibliotecas para aplicaciones científicas, y NumPy es uno de los principales paquetes en esta área. Está pensado para procesar grandes matrices y arrays multidimensionales, y una amplia colección de funciones matemáticas de alto nivel y métodos implementados permite realizar diversas operaciones con estos objetos.

A lo largo del año se han introducido un gran número de mejoras en la biblioteca. Además de las correcciones de errores y los problemas de compatibilidad, los cambios cruciales se refieren a las posibilidades de estilo, es decir, al formato de impresión de los objetos NumPy. Asimismo, algunas funciones pueden ahora manejar archivos de cualquier codificación disponible en Python.

¿Qué es la biblioteca pandas de Python?

Pandas es una biblioteca de Python para el análisis de datos. … Pandas está construida sobre dos bibliotecas principales de Python: matplotlib para la visualización de datos y NumPy para las operaciones matemáticas. Pandas actúa como una envoltura sobre estas bibliotecas, permitiéndole acceder a muchos de los métodos de matplotlib y NumPy con menos código.

¿Qué cantidad de Python se necesita para el big data?

Para la ciencia de los datos, la estimación es un rango de 3 meses a un año mientras se practica constantemente. También depende del tiempo que puedas dedicar a aprender Python para la ciencia de datos. Pero se puede decir que la mayoría de los alumnos tardan al menos 3 meses en completar el camino de aprendizaje de Python para la ciencia de datos.

¿Es Python bueno para Hadoop?

Esto se debe a que Python es un lenguaje popular con varias características disponibles para Big Data Analytics. El lenguaje de programación Python está tipado dinámicamente, es extensible, portátil y escalable; lo que lo convierte en una opción lucrativa para la aplicación de Big Data basada en Hadoop.

Paquetes estadísticos en Python

Si eres un aspirante a científico de datos, siempre aprendiendo, explorando y jugando con los datos, entonces esta entrada del blog te ayudará a prepararte para comenzar tu carrera en la ciencia de datos con Python. El lenguaje Python tiene un ecosistema rico y saludable con una gran cantidad de bibliotecas para el análisis de datos, la E/S de datos y la manipulación de datos. La mejor manera de asegurarte de que estás preparado para convertirte en un científico de datos es familiarizarte con las diferentes bibliotecas y herramientas de Python que se utilizan en la industria para hacer ciencia de datos. Hemos pedido a nuestros profesores de ciencia de datos que enumeren cinco bibliotecas de Python para la ciencia de datos que creen que todo científico de datos debe saber utilizar. Compruébalas a continuación:

Todos nosotros podemos hacer fácilmente algún tipo de análisis de datos utilizando lápiz y papel en pequeños conjuntos de datos. Imagina una situación en la que tengamos que analizar millones de petabytes de datos. Necesitaríamos herramientas y técnicas especializadas para analizar y obtener información significativa de enormes conjuntos de datos. Pandas Python es una de esas librerías para el análisis de datos, que contiene estructuras de datos de alto nivel y herramientas para ayudar a los científicos de datos o a los analistas de datos a manipular los datos de una manera muy simple y fácil.

¿Cuántos tipos de bibliotecas de Python existen?

Hoy en día existen más de 137.000 bibliotecas de Python. Las bibliotecas de Python desempeñan un papel fundamental en el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático, ciencia de datos, visualización de datos, manipulación de imágenes y datos, etc.

¿Qué bibliotecas utilizan Python?

La biblioteca estándar de Python es un amplio conjunto de módulos que vienen con el propio Python. Muchas bibliotecas adicionales están disponibles en PyPI (el índice de paquetes de Python).

¿Qué biblioteca de Python se utiliza para el aprendizaje automático?

Scikit-learn es la biblioteca de aprendizaje automático más popular de Python para crear algoritmos de aprendizaje automático. Fue creada sobre dos bibliotecas de Python: NumPy y SciPy. Scikit-learn es una biblioteca de Python que proporciona una interfaz estándar para las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Bibliotecas de ciencia de datos en Python

La ciencia de los datos es un campo prometedor y apasionante que se desarrolla rápidamente. El área de los casos de uso e influencia de la ciencia de datos se amplía continuamente, y el conjunto de herramientas para implementar estas aplicaciones crece rápidamente. Por lo tanto, los científicos de datos deben ser conscientes de cuáles son las mejores soluciones para las tareas particulares.

Recientemente hemos preparado una serie de artículos en los que hemos dado una visión general de las bibliotecas más útiles en Python, R y Scala, basándonos en nuestra experiencia. Así, aunque hay muchos lenguajes que pueden ser útiles para un científico de datos, estos tres siguen siendo los más populares y se desarrollan para implementar soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático.

En este post, hemos preparado una infografía que muestra las 20 principales bibliotecas de cada lenguaje de programación que son beneficiosas para el trabajo de los científicos de datos y los ingenieros de datos. Esta selección muestra cómo se relacionan los lenguajes entre sí, así como qué bibliotecas tienen un área de aplicación similar. Aunque hay muchos campos de aplicación específicos de los diferentes paquetes de ciencia de datos, queremos centrarnos en aquellos que son perfectamente adecuados para el aprendizaje automático, la visualización, las matemáticas y la ingeniería, la manipulación y el análisis de datos y la investigación reproducible.

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