Python, koji je razvio Guido van Rossum krajem 1980-ih, programski je jezik visoke razine opće namjene koji naglašava čitljivost koda i jednostavnu sintaksu. Pogledajmo kako se Python slaže s velikim podacima!
Python za velike podatke
Tipično jednostavna sintaksa i krivulja postupnog učenja Pythona jedan je od najpopularnijih razloga zašto se koristi u velikim podacima. Bilo bi zanimljivo znati da se pripravnici u organizacijama aktivno bave podučavanjem jezika novim zaposlenicima. Da biste stekli detaljno znanje o Pythonu, zajedno s raznim aplikacijama, možete se prijaviti za uživo s 24/7 podrškom i doživotnim pristupom.
AppNexus, jedna od vjernih korisnika Pythona,' Uspjeli smo stvoriti okvir koji nam olakšava prikupljanje podataka iz svih ovih različitih izvora podataka i njihovo modeliranje. Dakle, umjesto da svi troše vrijeme na pisanje koda konektora baze podataka, oni mogu koristiti jednostavnu konfiguraciju i brzo krenuti s temelja “
Nakon toga, Python omogućuje organizacijama brži prelazak koda iz razvoja u proizvodnju, jer se isti kôd izrađen kao prototip može premjestiti u proizvodnju.
Svi znamo da je Hadoop važna tehnologija koja je stekla ogromnu popularnost kao velikaData Solution, alijeste li znali da se Python koristi za pisanjeHadoop’sMapReduce programi i aplikacije za pristup HDFS API-ju za Hadoop pomoću PyDoop paketa?
je java zasnovana na c
Pogledajmo PyDoop, aplikacijski paket koji pruža Python API za Hadoopov MapReduce i HDFS. Možda jedna od najvažnijih poveznica između Pythona i velikih podataka, PyDoop ima nekoliko prednosti u odnosu na ugrađena Hadoopova rješenja za programiranje na Pythonu koja uključuju Hadoop Streaming.
Najveća prednost PyDoopa je HDFS API. To omogućuje povezivanje s HDFS instalacijom, čitanje i pisanje datoteka i dobivanje informacija o datotekama, direktorijima i svojstvima globalnog datotečnog sustava.
API MapReduce PyDoop-a omogućuje rješavanje mnogih složenih problema uz minimalne napore programiranja. Napredni koncepti MapReduce poput 'Brojila' i 'Čitači zapisa' mogu se implementirati u Pythonu pomoću PyDoop-a.
Python Trendovi danas
Prema trendovima posla na Indeed.com, kombinacija Python-a i R-a s velikim podacima neprestano raste. Kod mnogih tvrtki koje traže analitiku velikih podataka čini se da je obuka za python nužna u vašem životopisu. Python je daleko najviše tražen od njih tri, s nekima 27 000 radnih mjesta u polju Big Data (Izvor - Info svijet). Python za trening velikih podataka automatski vas kvalificira za te poslove.
Završetak Python treninga pomaže vam u pronalaženju visoko plaćenih poslova u kratkom vremenu. S puno novih poslova koji dolazeVeliki podaci,Trening Pythona učinit će vas idealnim kandidatom.
Unatoč svojoj jednostavnosti, Python je izuzetno moćan za rješavanje složenih i teških analitičkih problema podataka u gotovo bilo kojoj domeni. Python je neovisan o platformi i tako se može integrirati s većinom postojećih IT okruženja. Python ima visoke mogućnosti zaVeliki podacimanipulativni zadaci i njegova prirodna snaga kao skriptnog jezika čine ga vrlo prilagodljivim za podatkovno orijentirane aplikacije. Nije ni čudo što tvrtke svih veličina i različitih vrsta industrije koriste Python za upravljanje svojimVeliki podacizahtjevima. Kako tvrtke i dalje koriste snagu Pythona zaVeliki podaciobrade, Python trening pomoći će vam utvrditi vaše vještine uVeliki podacianalitika.
Imate pitanje za nas? Spomenite ih u odjeljku za komentare i javit ćemo vam se.
Vezane objave: