A linguagem de programação Python, criada no começo dos anos 1990, tornou-se rapidamente numa das linguagens mais utilizadas em todo o mundo.
A popularidade da Python está presente, inclusive, quando falamos do universo que envolve o big data. Essa é uma linguagem largamente utilizada quando se trata de realizar atividades como análise de dados, mineração de dados e visualização de dados, entre outras tarefas correlacionadas.
A sua considerável facilidade de uso, principalmente quando comparada a outras linguagens, unida ao fato de se tratar de uma linguagem open source (ou seja, de código aberto), fez surgir um grande volume de bibliotecas capaz de auxiliar o trabalho de programadores e cientistas de dados de maneira bastante significativa.
Descubra, abaixo, 3 bibliotecas de Python essenciais para quem trabalha ou pensa em trabalhar com big data.
A biblioteca Pandas, cujo nome é derivado do termo panel data (painel de dados, em português) teve seu desenvolvimento iniciado em 2008 e a primeira versão foi publicada em 2012.
Seu criador, o desenvolvedor de softwares e empresário americano Wes McKinney, é também autor do livro Python Para Análise de Dados.
Algumas das características de destaque da biblioteca Pandas são o foco em feedback coletivo, alta performance e velocidade para fusão de dados (data merging), além de uma grande variedade de ferramentas voltadas para estruturação e manipulação de dados.
Criada pelo Google inicialmente com o propósito de treinar redes neurais profundas, esta biblioteca lançada em 2015 também se revelou uma grande aliada de desenvolvedores e cientistas de dados.
Com o TensorFlow é possível, por exemplo, que um programador desenvolva diversas aplicações de machine learning com o auxílio dos diversos recursos e ferramentas disponibilizadas por essa biblioteca.
Outras vantagens da biblioteca TensorFlow para quem precisa lidar com big data são a eliminação da possibilidade de erros em 60%, fácil implementação e alta escalabilidade.
Voltada para a plotagem de gráficos 2D na linguagem Python, a biblioteca Matplotlib foi lançada inicialmente em 2003 e desenvolvida pelo neurologista americano John D. Hunter.
A profissão de Hunter, aliás, possui relação direta com as origens da biblioteca. Ele a criou com o objetivo de visualizar dados de eletrocorticografia de pacientes com epilepsia durante a sua pesquisa de pós-doutorado.
A Matplotlib é bastante útil para a melhor compreensão da visualização de dados, análise de dados e outros insights. Outra vantagem é que essa biblioteca suporte uma extensa quantidade de tipos de backends e outputs. Na prática, isso significa que seus outputs não precisam ser necessariamente baseados no sistema operacional utilizado.
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