为啥从事大数据行业，一定要学习Python?

Posted 2023-04-07

Python这只小虫子最近随着大数据的兴起可以说是十分的火了。有越来越多的人不敢小觑Python这门语言了。也有更多的人在学习Python。Python为何会有如此大的魅力？为什么从事大数据行业必学Python？这还要从Python这门语言的优点开始讲起。

虽然Python这种语言不如Java、C++这些语言普及，却早在1991年就已经诞生了。它的语法简单清晰，以实用为主，是门十分朴素的语言。同时，它还是编程语言中的“和事佬”，被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。

如果将Python语言拟人化，它绝对属于“老好人”的那一类，让人容易亲近，人们与它交流并不需要花太多心思。但它却拥有强大的功能。很多语言不能完成的任务，Python都能轻易完成。它几乎可以被用来做任何事情，应用于多个系统和平台。无论是系统操作还是Web开发，抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等，它都能轻松掌握。因此，从事海量数据处理的大数据行业，自然少不了这个“万能工具”。

除此之外，Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的很多开发都用到了Python。这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。让你学起来更方便，你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了，并把解决方法发布到了网络平台。

Python还拥有一系列非常优秀的库，这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域，这些库的价值体现得更为明显。

不管怎么说，从事大数据工作，少不得要在网络上爬取数据，不用Python爬虫，你还打算用什么呢？

因此，在当前的大数据领域，从事大数据行业必学Python。
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大数据是当今最有价值的商品！公司和人员产生的数据增长如此之快，所产生的数据将达到175兹塔比特。

Python是管理这些大数据的最好的编程语言，因为它具有统计分析能力和易读性。好吧，有更多的原因有助于Python的成功。其中之一是它对数据科学和分析的图书馆支持。许多顶级公司，如Google、Facebook、Mozilla、Quora等，都使用Python来管理它们的数据。但让我们详细研究所有这些原因，以了解Python的流行程度及其在大数据分析中惊人的增长率。

1.Python是开放源码的，易于学习。

Python是一种开源编程语言，您可以免费使用它。事实上，您可以直接从他们的官方网站下载Python的最新版本。 python.org 。Python也很容易学习！它简单易懂的语法，这使它得到了经验丰富的开发人员和实验学生的喜爱。Python的简单性意味着大数据工程师和数据科学家可以专注于实际管理大数据和获取可操作的洞察力，而不是花费所有的时间（和精力！）理解语言的技术细节。这是使用Python处理大数据的原因之一！

2.Python是灵活的和可扩展的

Python在处理大量数据方面具有很强的可伸缩性，对于大数据来说，这是必要的。在大数据分析中使用的其他编程语言，如Java和R，与Python相比没有那么灵活和可扩展。如果数据量增加，Python可以轻松地提高处理数据的速度，这在Java或R中是很难做到的。Python也非常灵活。而且效率极高。它允许开发人员使用更少的代码行完成更多的工作。Python代码也很容易为人类所理解，这使得它成为大数据分析的理想选择。

3.Python有多个库

Python已经相当流行，因此，它拥有数百个不同的库和框架，可以供开发人员使用。这些库和框架在节省时间方面非常有用，这反过来又使Python更加流行（这是一个有益的循环！）

许多Python库对于数据分析和机器学习特别有用。这些库为处理大数据提供了大量支持，这是选择Python处理大数据的原因之一。其中一些图书馆如下：

· 熊猫

是一个用于数据分析和数据处理的免费软件库。它提供各种数据结构和操作，以数字表格和时间序列的形式操作数据。熊猫还有多种工具可以在内存中的数据结构和不同的文件格式之间读写数据。

· NumPy

是一个免费的软件库，用于数据的数值计算，可以是大数组和多维矩阵的形式。NumPy还提供了各种高级数学函数来处理这些数据，如线性代数、傅里叶变换、随机数压缩等。

· 希皮

是一个免费的软件库，用于对数据进行科学计算和技术计算。SciPy允许使用线性代数、特殊函数等进行数据优化、数据集成、数据插值和数据修改。

· Scikit-学习

是一个用于机器学习的免费软件库，与此相关的是各种分类、回归和聚类算法。此外，Scikit-学习可以用于与NumPy和SciPy的结合。

4.Python处理速度快

Python具有较高的数据处理速度，这使得它最适合与大数据一起使用。与其他编程语言相比，用Python编写的数据代码可以在一小部分时间内执行，因为程序是用简单且易于管理的代码编写的。早期，Python被认为是一种比Java或Scala慢的语言，但是随着Anaconda的出现，场景已经发生了变化。这使得Python的每个版本都比以往任何时候都要快，并且使Python成为技术行业中最受欢迎的大数据选择之一。

5.Python是可移植和可扩展的

这是Python在数据科学中如此流行的一个重要原因。由于Python的可移植性和可扩展性，可以轻松地在Python上执行许多跨语言操作。许多数据科学家更喜欢使用图形处理单元(GPU）来使用机器上的数据来训练他们的ML模型，Python的可移植性非常适合这一点。此外，许多不同的平台都支持Python，如Windows、Macintosh、Linux、Solaris等。除此之外，Python还可以与Java、.NET组件或C/C++库集成，因为它具有可扩展的特性。

6.Python支持数据处理。

Python为数据处理提供了内置的支持，这也是它在大数据公司中如此流行的原因之一。Python提供了识别和处理非结构化数据的功能，这些数据也可以包括语音、文本和图像数据。当数据位于不同的文件（如CSV、XML、html、SQL和JSON等）中时，Python还可以处理数据处理，而且每个文件的处理格式也不同。一些可用于数据处理的Python库包括Pandas、NumPy、SciPy等。

7.Python增强了与Hadoop的兼容性。

Python和Hadoop是开源的大数据平台，这就是Python与Hadoop安全兼容的原因。大多数开发人员更喜欢使用Python和Hadoop，而不是Java或Scalabecececes，因为大量的Python库支持用于数据分析。Python还有PyDoop包，它为Python开发人员提供了对Hadoop的优秀支持。Pydoop包为Hadoop提供了对HDFSAPI的访问，它允许您从全局文件系统读取和写入数据文件。Pydoop还提供了MapReductAPI，它用于解决复杂的数据科学概念，使用最少的编程工具，这是Python的特点。这也是为大数据选择Python而不是其他编程语言的一个很好的理由。

8.Python得到了一个大型社区的支持

Python从1990年开始出现，这是创建一个支持性社区的充足时间。由于这种支持，Python学习者可以轻松地改进他们的大数据和数据分析知识，这只会导致越来越受欢迎。这还不是全部！在Python中有许多资源可用于推广大数据，如果需要帮助，开发人员和数据科学家可以访问这些资源。此外，企业支持是Python大数据成功的一个非常重要的部分。谷歌、Facebook、Instagram、Netflix、Quora等许多顶级公司的产品都使用Python。Google独自负责创建许多用于数据分析的Python库，如Keras、TensorFlow等。

9.Python提供数据可视化支持

与其他编程语言相比，Python提供了许多可用于数据可视化的包。数据可视化是理解数据中隐藏模式和层的一个非常重要的部分，Python与其主要竞争对手R相比提供了更多的工具，其中一些提供数据可视化工具的Python库有Matplotit、Ploly、NetworkX、Pyga、ggart、Seborn、Altair等。

10.Python有用于数据科学的IDE

Python有各种IDE，允许数据可视化、数据分析、机器学习、自然语言处理等，从而使它们适合于数据科学。这些IDE中的一些内容如下：

· 斯派德

它是一个开源的IDE，可以与许多不同的Python包集成，如NumPy、SymPy、SciPy、熊猫、IPython等。Spyder编辑器还支持代码内省、代码完成、语法高亮、水平和垂直拆分等。

· 皮查姆

是JetBrains开发的IDE。它具有多种特性，如代码分析、集成单元测试器、集成Python调试器、Web框架支持等。PyCharm支持Pandas、Matplotlib、Scikit-Learning、NumPy等库，在数据科学和机器学习方面特别有用。

· 牛仔竞技

是为Python中的数据科学开发的开源IDE。因此，Rodeo包括Python教程和备忘单，如果需要的话，可以作为参考。Rodeo的一些特性包括语法突出显示、自动完成、与数据框架和绘图的轻松交互、内置IPython支持等。

想从事大数据相关的高工资工作，首先你得理清大数据行业分布

现在的大数据是很红火的，薪资比通常的软件行业要高，所以很多年轻人想进入这个行业。但并不是每个大数据相关的工作都是高薪的，主要还是根据自己的专长进行选择发展。大数据涉及的知识很广泛，如果要当全能选手，是非常艰难，一个人的精力也是有限的。进行细分选择，然后专攻才是正道。要了解学习大数据，如果是程序员，其实进入还是很方便的，主要还是大数据开发方向，要学习的内容，主要是在自己以前的基础上进行扩展延伸。如果是进入大数据分析则是相当于另一个领域，运维方向来说，也是比较容易切入的。如何学习了解大数据，找准自己的方向。
大数据学习分享群119599574

大数据涉及到的知识领域比较宽：大规模并行处理数据库、数据挖掘、数据分析、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网、可扩展的存储系统；还有开发技术。更细致的就是涉及到：数据采集（何处收集数据、如果利用工具采集、清洗、转换、然后集成，并加载到数据仓库中成为分析的基础）；数据存取相关的数据库以及存储架构，比如：云存储，分布式文件系统；数据处理；数据挖掘、模型预测及建立、及统计分析；大数据开发技术，比如：Java、python等等。

1、开发方向。能够按照需求开发出大数据相关应用，分析结果。。掌握Java、 Python、Scala等开发语言，以及关系型与非关系型数据库，比如：mysql、oracle等常用的，和非关系型的Nosql数据库，以及应对非结构化数据处理需求的数据处理框架，比如：Hadoop，它包括HDFS，MapReduce和HBase，MapReduce是数据处理框架，HBase和Cassandra主要是数据库。当然更高级一些，能够精通一些算法，成为组建代码提交者，那就更好了。

2、大数据分析师方向。包括数据采集、数据清洗、数据分析、建立模型等等。掌握一些工具，比如熟练运用Excel、Storm，RapidMiner等等。当然能掌握大数据平台数据分析方法、掌握一些语言，比如Python、Scala、SQL等，能处理各种类型的复杂数据，能从中提取有价值的信息。如果是作为大数据科学家，那就更要掌握统计、概率线性代数等数据理论，除了书籍数据ETL过程、业务过程外，还有能进行模型预测及建立等工作，到这一步收入那是相当可观了。

3、大数据运维方向。基本很少涉及到开发和分析，但也要熟悉一些就最好，主要是对大数据软硬件及监测工具要很熟练的运用。比如：掌握Linux的配置及运用，能搭建Hadoop集群，进行大数据软件的维护，日常维护及监控等，当然更进一步能熟练掌握Shell、Python等开发工具，运行脚本语言自动化集群部署、管理和监控，掌握常用组建的安装、优化，对整体进行优化改善及熟悉数据中心的安全策略。

大数据是一门需要掌握很多知识的领域，一般的人主要是选择这几个方向进行。作为程序员来说，转入这个是相当快速的，因为主要是进行开发的工作，已经具备了开发的基础。但大数据公司并不容易存活，数据来源，分析结果如何走向，都是要具有相当的背景基础的。