لماذا يعد تدريب Python ضروريًا لوظائف البيانات الضخمة؟



تعرف على أهمية تدريب Python لوظائف البيانات الضخمة

Python ، التي طورها Guido van Rossum في أواخر الثمانينيات ، هي لغة برمجة عالية المستوى للأغراض العامة تركز على قابلية قراءة الكود وبناء الجملة البسيط. دعونا نلقي نظرة على كيفية توافق بايثون مع البيانات الضخمة!

بايثون للبيانات الضخمة





عادةً ما يكون بناء جملة Python البسيط ومنحنى التعلم التدريجي أحد أكثر الأسباب شيوعًا لسبب استخدامه في البيانات الضخمة. سيكون من المثير للاهتمام معرفة أن المتدربين في المنظمات يشاركون بنشاط في تعليم اللغة للموظفين الجدد. للحصول على معرفة متعمقة حول Python مع تطبيقاتها المختلفة ، يمكنك التسجيل في البث المباشر مع دعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وإمكانية الوصول مدى الحياة.

يقول AppNexus ، أحد مستخدمي Python المخلصين ،' لقد تمكنا من إنشاء إطار عمل يسهل علينا الحصول على البيانات من جميع مصادر البيانات المتباينة هذه ونمذجتها. لذلك بدلاً من قضاء كل شخص وقته في كتابة كود موصل قاعدة البيانات ، يمكنهم استخدام تكوين بسيط والانطلاق بسرعة '



بعد ذلك ، تسمح Python للمؤسسات بنقل الكود من التطوير إلى الإنتاج بسرعة أكبر حيث يمكن نقل نفس الكود الذي تم إنشاؤه كنموذج أولي إلى الإنتاج.

نعلم جميعًا أن Hadoop هي تقنية مهمة اكتسبت شعبية كبيرة كشركة كبيرةحل البيانات ، ولكنهل تعلم أن بايثون تستخدم في الكتابةHadoop'sبرامج وتطبيقات MapReduce للوصول إلى HDFS API لـ Hadoop مع حزم PyDoop؟

كيفية الوصول إلى aws cli

دعونا نلقي نظرة على PyDoop ، وهي حزمة تطبيق توفر Python API لـ MapReduce و HDFS من Hadoop. ربما يكون أحد أهم الروابط بين Python و Big Data ، حيث يتمتع PyDoop بالعديد من المزايا مقارنة بحلول Hadoop المدمجة لبرمجة Python والتي تتضمن Hadoop Streaming.



أكبر ميزة لـ PyDoop هي واجهة برمجة تطبيقات HDFS. يتيح ذلك للفرد الاتصال بتثبيت HDFS وقراءة الملفات وكتابتها والحصول على معلومات حول الملفات والدلائل وخصائص نظام الملفات العام.

تسمح واجهة برمجة تطبيقات MapReduce من PyDoop لأحد حل العديد من المشكلات المعقدة بأقل جهود برمجة. يمكن تنفيذ مفاهيم MapReduce المتقدمة مثل 'العدادات' و 'قارئات التسجيلات' في Python باستخدام PyDoop.

اتجاهات بايثون اليوم

لماذا يعد تدريب Python ضروريًا لوظائف البيانات الضخمة؟

وفقًا لاتجاهات الوظائف على موقع Fact.com ، فإن دمج Python و R مع البيانات الكبيرة يزداد باطراد. مع وجود العديد من الشركات التي تبحث عن تحليلات البيانات الضخمة ، يبدو أن تدريب Python ضروري في سيرتك الذاتية. بايثون هي الأكثر طلبًا من بين الثلاثة ، مع بعضها 27000 فرصة عمل في حقل البيانات الضخمة (المصدر - عالم المعلومات). تؤهلك Python for Big Data Training تلقائيًا لهذه الوظائف.

كيف تكتب ماسح ضوئي في جافا

يساعدك إكمال تدريب Python في العثور على وظائف ذات رواتب عالية في وقت قصير. مع ظهور العديد من الوظائفالبيانات الكبيرة،تدريب بايثون سيجعلك المرشح المثالي.

على الرغم من بساطتها ، فإن Python قوية بشكل كبير لحل مشاكل تحليل البيانات المعقدة والصعبة في أي مجال تقريبًا. Python مستقلة عن النظام الأساسي ، وبالتالي يمكن أن تتكامل مع معظم بيئات تكنولوجيا المعلومات الحالية. تتمتع Python بإمكانيات عالية لملفاتالبيانات الكبيرةالمهام المتلاعبة وقوتها الطبيعية كلغة برمجة نصية تجعلها شديدة التكيف للتطبيقات الموجهة للبيانات. لا عجب أن الشركات من جميع الأحجام وأنواع الصناعة المختلفة تستخدم Python لإدارة ملفاتالبيانات الكبيرةالمتطلبات. مع استمرار الشركات في الاستفادة من قوة Python من أجلالبيانات الكبيرةالمعالجة ، سيساعد تدريب Python على ترسيخ مهاراتك فيالبيانات الكبيرةالتحليلات.

لديك سؤال لنا؟ أذكرها في قسم التعليقات وسنعاود الاتصال بك.

المنشورات ذات الصلة:

منطق غامض في الذكاء الاصطناعي