¿Cuáles son las librerías para Datos, visualización y orquestación? Las librerías suponen un recurso imprescindible para el desarrollo de proyectos de Big Data. Debido a que sin ellas, resultaría casi imposible desarrollar las bases para el manejo de las grandes magnitudes de información que se encuentran en esta disciplina.
El desarrollo de los algoritmos para el análisis matemático, es una tarea de gran complejidad para la mayoría de los desarrolladores. Además de tomar una gran cantidad de tiempo para generar resultados óptimos.
Es por ello, que las bibliotecas o librerías resultan tan importantes. Permitiendo ahorrar una gran cantidad de tiempo y esfuerzo en Big Data, que se pueden invertir en otras áreas de la gestión de datos.
Análisis de datos en Big data
Las librerías consisten básicamente en una agrupación de funciones que llevan a cabo tareas complejas. Con tan solo editar algunas líneas de códigos, lo que las hace un poderoso instrumento para el manejo y orquestación de los datos en Big Data. Entre las librerías más implementadas en el análisis de los datos se encuentran:
NumPy
Numerical Python, mejor conocida como NumPy, es una de las tantas librerías disponibles en Python para Big data. La cual resulta vital para el manejo de la informática en proyectos de desarrollo de datos. La cual disponen de vectorización matemática para optimizar y acelerar el procesamiento de la información.
Mediante esta librería, los datos se tratan como matrices, las cuales se gestionan de manera compleja para que sean empleadas en procesos estadísticos. Así como, el establecimiento de las redes neuronales del aprendizaje automático.
Además, esta librería suministra funciones matemáticas para organizar los datos de manera universal. La funcionalidad de NumPy es comparable con la herramienta MATLAB, ya que también habilita la escritura de programas gracias al uso de vectores en vez de escalares.
Numba para Big data
Esta librería consiste en un traductor dinámico de código abierto, encargada de transformar funciones en códigos optimizados que se ejecutan. Este recurso se encuentra a través de la infraestructura de LLVM, la biblioteca estándar del entorno C++.
Entre otras cosas, Numba se aplica para optimizar la velocidad de los códigos, sin necesidad de recopilarlos por separado. Adicionalmente, este recurso también traduce funciones en códigos de unidades de procesamiento gráfico (GPU).
Pandas
Esta librería se encarga de trabajar con datos relacionales, a partir de estructuras de Series para datos unidimensionales y estructuras DataFrame para datos bidimensionales. Pandas es ampliamente empleado en áreas de finanzas, estadística y ciencias sociales, principalmente porque tiene un uso simplificado que se aplica a proyectos de distintas dimensiones.
De la misma forma, esta librería posee una interfaz sencilla y flexible que hace posible un buen manejo de los datos para su análisis y comprensión. Incluso si estos se encuentran desorganizados e incompletos, dando la opción de reorganizar o fusionar la información mediante la adición o eliminación de columnas.
Visualización en el Big data
Poder visualizar el conocimiento obtenido a partir de los análisis de datos en Big Data, es tan importante como el propio análisis. Por fortuna, existe también una colección de librerías que se encargan de la visualización de la información. A partir de recursos como tablas, gráficos, figuras, así como mapas sinápticos fáciles de entender, donde se organizan los resultados e información de manera simple y sofisticada.
Esto resulta de gran importancia en Big Data, donde constantemente debe compartirse el avance o resultado de los proyectos. En desarrollo con los usuarios o compañías involucradas en los mismos. En Python se encuentran disponibles algunas bibliotecas que permiten la visualización, tales como:
Matplotlib
Esta librería se encarga de la creación de esquemas, figuras o gráficos en 2D de una forma muy básica y sencilla. Marplotlib ofrece gran flexibilidad para realizar diversos tipos de gráficos, siendo muy útiles para varios proyectos que requieran la implementación de histogramas, esquemas y series temporales. Por esta razón, esta es una de las librerías más conocidas de Python, pues además permite configurar las figuras para presentaciones digitales o físicas.
Por otro lado, es posible que adquieras variados comandos y herramientas que se emplean para crear ploteados de mapas con proyecciones lineales. Así como generar interacciones con otros recursos de visualización como Excel y Canopy.
Seaborn para Big data
Esta librería se encuentra desarrollada a partir de Matplotlib para Big data. Habilita la creación de recursos visuales de alta calidad con mucha información, para la representación de datos estadísticos.
En comparación con matplotlib, Seaborn cuenta con estilos de gráficos más sofisticados y complejos, aunque también define funciones simples, con diversos estilos de gráficos y colores.
Es debido a esto, que te aconsejamos utilizar esta librería en proyectos más elaborados, con modelos estadísticos más especializados. Debido a que es posible integrarla con funcionalidades de Pandas.
Bokeh
A través de Bokeh es posible establecer visualizaciones interactivas, pues cuenta con un excelente rendimiento para procesar grandes cantidades de datos. Generando visualizaciones, incluso de la información que se van generando en tiempo real. Esta librería permite crear gráficos, así como esquemas interactivos que puedes subir a páginas web.
Adicionalmente, presenta varios niveles de interfaz, entre las cuales pueden escoger los desarrolladores para aplicar sobre los datos que vayan a graficar. Esta librería presenta además, múltiples cualidades aprovechables al momento de exponer visualmente la información de proyectos en Big Data. Entre dichas características resaltan:
- Su flexibilidad, que facilita la creación de espacios comunes donde pueden trabajar distintos desarrolladores a la vez.
- Permite crear recursos visuales interactivos, a partir de los cuales se pueden profundizar los detalles de la información.
- Los gráficos, esquemas y figuras creadas pueden compartirse a través de la web o en notebooks analíticos.
- Si se agregan componentes de JavaScript, es posible trabajar con proyectos altamente complejos y especializados.
- Es de código abierto y se encuentra disponible a través de GitHub.
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