Python을 이용한 빅데이터 분석

빅데이터는 비즈니스 커뮤니케이션에서 없어서는 안 될 부분이 되었다고 해도 과언이 아닙니다. 데스크톱 및 모바일 검색은 전 세계 마케팅 담당자와 기업에 전례 없는 규모의 데이터를 제공하고 있으며, 사물 인터넷의 출현으로 소비할 수 있는 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어날 것입니다. 이러한 소비 데이터는 고객을 더 효과적으로 타겟팅하고, 사람들이 제품이나 서비스를 사용하는 방식을 이해하고, 정보를 수집하여 수익을 개선하려는 기업에게 금광입니다.

데이터를 선별하고 기업에서 실제로 사용할 수 있는 결과를 찾는 역할은 소프트웨어 개발자, 데이터 과학자 및 통계학자에게 있습니다. 빅데이터 분석을 지원하는 도구는 많지만 가장 널리 사용되는 도구는 Python입니다.

파이썬을 선택하는 이유는 무엇입니까?

파이썬의 가장 큰 장점은 간단하고 사용하기 쉽다는 점입니다. 이 언어는 직관적인 구문을 가지며 강력한 다목적 언어입니다. 이는 빅데이터 분석 환경에서 중요한데, Google, YouTube, Disney, Sony DreamWorks 등 많은 기업이 이미 내부적으로 Python을 사용하고 있습니다. 또한 Python은 오픈 소스이며 데이터 과학을 위한 많은 라이브러리를 보유하고 있습니다. 따라서 빅데이터 시장에는 Python 개발자가 절실히 필요합니다. Python 개발자가 아닌 전문가도 이 언어를 상당한 속도로 배울 수 있으므로 데이터 분석에 소요되는 시간을 최대화하고 이 언어를 배우는 데 소요되는 시간을 최소화할 수 있습니다.

데이터 분석을 위해 Python을 사용하기 전에 Continuum.io에서 Anaconda를 다운로드해야 합니다. 이 패키지에는 Python에서 데이터 과학을 수행하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다. 단점은 다운로드와 업데이트가 하나의 단위로 수행되므로 단일 라이브러리를 업데이트하는 데 시간이 많이 걸린다는 것입니다. 하지만 그만한 가치가 있습니다. 결국 필요한 모든 도구를 제공하므로 어려움을 겪을 필요가 없습니다.

이제 정말로 빅데이터 분석에 Python을 사용하고 싶다면 Python 개발자가 되어야 한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 이는 언어의 달인이 되어야 한다는 의미는 아니지만, Python의 구문을 알아야 하고, 정규식을 이해해야 하며, 튜플, 문자열, 사전, 사전 이해, 목록 및 목록 이해가 무엇인지 알아야 합니다. 이것이 단지 시작에 불과합니다.

다양한 클래스 라이브러리

Python의 기본 지식을 습득한 후에는 데이터 과학 클래스 라이브러리가 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다. 주요 내용에는 고급 수학 연산을 제공하는 기본 라이브러리인 NumPy, 도구 및 알고리즘에 중점을 둔 견고한 라이브러리인 SciPy, 기계 학습을 위한 Sci-kit-learn, DataFrames 도구 조작을 위한 기능 모음인 Pandas가 포함됩니다.

클래스 라이브러리 외에도 Python에는 최고의 통합 개발 환경(IDE)이 인정되지 않으며 R 언어도 마찬가지라는 점을 알아야 합니다. 따라서 어떤 IDE가 귀하의 요구 사항에 더 잘 맞는지 확인하려면 다양한 IDE를 직접 사용해 보아야 합니다. IPython Notebook, Rodeo 및 Spyder부터 시작하는 것이 좋습니다. 다양한 IDE와 마찬가지로 Python도 Pygal, Bokeh, Seaborn과 같은 다양한 데이터 시각화 라이브러리를 제공합니다. 이러한 데이터 시각화 도구 중 가장 필수적인 것은 간단하고 효과적인 수치 그리기 라이브러리인 Matplotlib입니다.

이러한 라이브러리는 모두 Anaconda에 포함되어 있으므로 다운로드한 후 어떤 도구 조합이 귀하의 요구 사항에 더 잘 맞는지 조사할 수 있습니다. Python으로 데이터 분석을 하다 보면 실수를 많이 할 수 있으니 주의하세요. 설치 설정과 각 도구에 익숙해지면 Python이 시장에서 빅 데이터 분석을 위한 최고의 플랫폼 중 하나라는 것을 알게 될 것입니다.

영문 원문: http://www.devx.com/dbzone/using-python-for-big-data-analytic.html
역자: ♂GHOST NINJA⊕

위 내용은 Python을 활용한 빅데이터 분석 내용입니다. 더 많은 관련 내용은 PHP 중국어 홈페이지(www.php.cn)를 참고해주세요!