Trong vài năm gần đây Big Data phát triển một cách vượt bậc. Kéo theo nhu cầu tuyển dụng các Lập trình viên Big Data ngày càng tăng. Làm thế nào để trở thành Big Data Developer và học ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất để phát triển Big Data? Hãy cùng Aptech Saigon tìm hiểu nhé.
Để trở thành Big Data Developer bạn cần có kiến thức về cấu trúc dữ liệu và thuật toán ngoài ra bạn cần thành thạo ít một ngôn ngữ lập trình như Python, Java, Ruby, R…. Trong đó nổi bật nhất là ngôn ngữ Python với sự đa năng và rất dễ hiểu.
Python hiện đang là xu hướng của thế giới với cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ, thư viện phong phú. Chính vì vậy mà nhiều người khi có ý định theo đuổi nghề lập trình sẽ tìm hiểu và lựa chọn Python làm nền tảng kiến thức đầu tiên. Bạn chắc chắn sẽ đi trước thời đại với ngôn ngữ Python – loại ngôn ngữ cực kì dễ đọc và dễ học.
Với thư viện tiên tiến hỗ trợ, Python giúp việc thực hiện các thuật toán học máy trở nên đơn giản. Do đó, trong nhiều khía cạnh của Big Data, Python và Big Data bổ sung cho nhau.
Dưới đây là một số lý do bạn nên học ngôn ngữ lập trình Python.
Numpy
Numpy (Numeric Python): là một thư viện toán học phổ biến và mạnh mẽ của Python. Cho phép làm việc hiệu quả với ma trận và mảng, đặc biệt là dữ liệu ma trận và mảng lớn với tốc độ xử lý nhanh hơn nhiều lần khi chỉ sử dụng “core Python” đơn thuần.
Pandas
Pandas là một thư viện Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, mạnh mẽ, linh hoạt và mang hàm ý. Tên thư viện được bắt nguồn từ panel data (bảng dữ liệu). Pandas được thiết kế để làm việc dễ dàng và trực quan với dữ liệu có cấu trúc (dạng bảng, đa chiều, có tiềm năng không đồng nhất) và dữ liệu chuỗi thời gian.
Matplotlib
Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị cho ngôn ngữ lập trình Python và phần mở rộng toán học số NumPy của nó. Nó cung cấp một API hướng đối tượng để nhúng các lô vào ứng dụng bằng cách sử dụng các bộ công cụ GUI có mục đích chung như Tkinter, wxPython, Qt hoặc GTK.
Bokeh
Bokeh là một thư viện trực quan tương tác sử dụng các trình duyệt web để trình bày của mình. Mục tiêu của nó là cung cấp đồ họa trong tĩnh mạch của D3.js trông thanh lịch và dễ xây dựng. Bokeh hỗ trợ các tập dữ liệu lớn và phát trực tuyến.
Plotly
Plotly trong Python là một thư viện đồ họa tương tác, mã nguồn mở, và dựa trên nền tảng trình duyệt. So với các thư viện đồ họa phổ biến khác của Python như Matplotlib, Pandas Visualization, ggplot hay Seaborn thì Plotly có một lợi thế lớn khi tạo ra các biểu đồ tương tác nhất.
Sklearn
Scikit-learn (Sklearn) là thư viện mạnh mẽ nhất dành cho các thuật toán học máy được viết trên ngôn ngữ Python. Thư viện cung cấp một tập các công cụ xử lý các bài toán machine learning và statistical modeling.
Python không đòi hỏi phải code quá nhiều, các tính năng của nó đơn giản hóa nhiều thứ trừu tượng. Học Python chính là học ngôn ngữ lập trình một cách “tiết kiệm”.
Bên cạnh đó, Python có tính năng kịch bản là tốt. Python được kết hợp với các tính năng thân thiện với người dùng như khả năng đọc, cú pháp đơn giản, nhận dạng tự động và liên kết các loại dữ liệu và triển khai dễ dàng.
Hadoop là một Apache framework mã nguồn mở cho phép phát triển các ứng dụng phân tán (distributed processing) để lưu trữ và quản lý các tập dữ liệu lớn. Python tương thích rất tốt với Hadoop để làm việc tốt với Big Data.
Python có package Pydoop giúp truy cập API HDFS và cũng viết chương trình MapReduce của Hadoop. Bên cạnh đó, Pydoop cho phép lập trình MapReduce để giải quyết các vấn đề dữ liệu lớn phức tạp với công sức tối thiểu.
Các thuộc tính di động và có thể mở rộng của Python cho phép bạn thực hiện các hoạt động đa ngôn ngữ một cách liền mạch. Python được hỗ trợ bởi hầu hết các nền tảng có mặt trong ngành ngày nay. Các tính năng mở rộng của Python cho phép bạn tích hợp Java cũng như các thành phần .NET. Bạn cũng có thể gọi các thư viện C và C ++. Khả năng mở rộng rất quan trọng khi bạn đang xử lý dữ liệu lớn. Mặc dù ban đầu tốc độ của python có hơi chậm, tuy nhiên, với Anaconda, hiệu suất tốc độ của nó đã tăng lên rất nhiều. Điều này làm cho Python và Big Data tương thích với nhau với quy mô lớn hơn và linh hoạt hơn.
Với sự hỗ trợ và quan tâm của cộng đồng Developer Python, đã góp phần tích cực vào sự phát triển của Python. Các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên có được sự hỗ trợ từ các chuyên gia trên toàn thế giới. Đây là một vòng tuần hoàn đi lên giúp nó tiếp tục phổ biến hơn.
Trên đây là một số lý do cho thấy Python là một sự lựa chọn hoàn hảo để phát triển Big Data. Đăng ký ngay khóa học lập trình Python để phát triển sự nghiệp lập trình viên của bạn và nhận những ưu đãi hấp dẫn tại Aptech Saigon.
Đăng ký tư vấn miễn phí
