Por que o treinamento em Python é essencial para trabalhos de Big Data?



Aprenda como o treinamento em Python é essencial para trabalhos de Big Data

Python, desenvolvida por Guido van Rossum no final dos anos 1980, é uma linguagem de programação de alto nível de propósito geral que enfatiza a legibilidade do código e a sintaxe simples. Vejamos como o Python se dá bem com o Big Data!

Python para Big Data





Normalmente, a sintaxe simples do Python e a curva de aprendizado gradual tem sido um dos motivos mais populares para o uso em Big Data. Seria interessante saber que os estagiários em organizações estão ativamente engajados no ensino do idioma para novos funcionários. Para obter conhecimento aprofundado sobre Python, juntamente com seus vários aplicativos, você pode se inscrever para com suporte 24/7 e acesso vitalício.

AppNexus, um dos estados usuários leais do Python,' Conseguimos construir uma estrutura que facilita a obtenção de dados de todas essas fontes de dados díspares e modelá-los. Então, em vez de todos gastar seu tempo escrevendo código de conector de banco de dados, eles são capazes de usar uma configuração simples e sair do papel rapidamente ”



Posteriormente, o Python permite que as organizações movam o código do desenvolvimento para a produção mais rapidamente, uma vez que o mesmo código feito como um protótipo pode ser movido para a produção.

Todos nós sabemos que Hadoop é uma tecnologia importante que ganhou enorme popularidade como um grandeSolução de dados, masvocê sabia que Python é usado para escreverHadoop'sProgramas e aplicativos MapReduce para acessar a API HDFS para Hadoop com pacotes PyDoop?

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Vejamos o PyDoop, um pacote de aplicativos que fornece uma API Python para MapReduce e HDFS do Hadoop. Talvez um dos elos mais importantes entre Python e Big Data, o PyDoop tem várias vantagens sobre as soluções integradas do Hadoop para programação Python, que inclui o Hadoop Streaming.



A maior vantagem do PyDoop é a API HDFS. Isso permite que se conecte a uma instalação HDFS, leia e grave arquivos e obtenha informações sobre arquivos, diretórios e propriedades globais do sistema de arquivos.

A API MapReduce do PyDoop permite resolver muitos problemas complexos com o mínimo de esforço de programação. Conceitos avançados de MapReduce, como ‘Contadores’ e ‘Leitores de registros’ podem ser implementados em Python usando PyDoop.

Tendências Python hoje

Por que o treinamento em Python é essencial para trabalhos de Big Data?

De acordo com as tendências de trabalho no Even.com, a combinação de Python e R com Big Data está aumentando constantemente. Com muitas empresas procurando por análises de Big Data, o treinamento em python parece ser uma obrigação em seu currículo. Python é de longe o mais procurado dos três, com alguns 27.000 empregos no campo Big Data (Fonte - Mundo da informação). O Python for Big Data Training qualifica você automaticamente para esses empregos.

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Concluir o treinamento em Python ajuda você a encontrar empregos com altos salários em um curto espaço de tempo. Com muitos mais empregos chegando emBig Data,O treinamento em Python fará de você o candidato ideal.

Apesar de sua simplicidade, Python é extremamente poderoso para resolver problemas analíticos de dados complexos e difíceis em praticamente qualquer domínio. Python é independente de plataforma e, portanto, pode se integrar à maioria dos ambientes de TI existentes. Python tem altos recursos paraBig Datatarefas manipulativas e sua força natural como linguagem de script torna-o altamente adaptável para aplicativos orientados a dados. Não é à toa que empresas de todos os tamanhos e diferentes tipos de indústria estão usando Python para gerenciar seusBig Datarequisitos. À medida que as empresas continuam a aproveitar o poder do Python paraBig Dataprocessamento, o treinamento Python ajudará a estabelecer suas habilidades emBig Dataanálises.

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