Ein umfassender Leitfaden zu Python für Data Engineering
Mit Python für Data Engineering entwickeln Teams skalierbare Pipelines, automatisieren Daten-Workflows und gewinnen schneller Erkenntnisse, indem sie Einfachheit mit einem reichhaltigen Ökosystem leistungsstarker Bibliotheken und Tools kombinieren.
- Übersicht
- Der Einsatz von Python im Data Engineering
- Beliebte Python-Bibliotheken für das Data Engineering
- Anwendungsfälle für Python im Data Engineering
- Ressourcen
Übersicht
Die datengestützten Organisationen von heute sind auf Effizienz bei Data-Engineering-Tasks angewiesen. Da die Nachfrage nach Daten immer größer wird, müssen Teams in der Lage sein, extrem große Datenmengen zu sammeln, zu verarbeiten und zu speichern. Python hat sich als wichtiges Instrument zur Bewältigung dieser Aufgabe erwiesen. Teams setzen Python für Data-Engineering-Tasks ein, weil es flexibel und einfach ist und über ein reichhaltiges Ökosystem an Bibliotheken und Tools verfügt. In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit der Welt des Data Engineering mit Python, diskutieren, wie diese Programmiersprache eingesetzt wird, und stellen einige der beliebtesten Bibliotheken und Anwendungsfälle für Data Engineering vor.
Der Einsatz von Python für das Data Engineering
Im Zuge der Entwicklung von der Analytik hin zum maschinellen Lernen und zur App-Entwicklung wurden die Logik und die Umwandlung von Daten komplexer und erforderten die Flexibilität von Programmiersprachen wie Python. Die spezifischen Eigenschaften von Python und die Fülle an Ressourcen, die um Python herum entstanden sind, haben es zur bevorzugten Sprache der Data Engineers gemacht. Die folgenden Beispiele illustrieren, wie moderne Teams Python für das Data Engineering einsetzen.
Datenerfassung
Python wird in großem Umfang eingesetzt, um für ein Projekt relevante Daten zu sammeln. Data Engineers nutzen Python-Bibliotheken, um Daten über Web Scraping zu beschaffen, mit den APIs zu interagieren, mit denen viele Unternehmen ihre Daten zur Verfügung stellen, und Verbindungen zu Datenbanken herzustellen.
Datenaufbereitung (Data Wrangling)
Mit Bibliotheken zum Bereinigen, Transformieren und Anreichern von Daten unterstützt Python Data Engineers bei der Zusammenstellung brauchbarer, hochwertiger Datasets, die für die Analyse bereitstehen. Mit den leistungsstarken Bibliotheken von Python für Datenstichproben und Visualisierung können Data Scientists ihre Daten besser verstehen und sinnvolle Beziehungen in größeren Datasets aufdecken.
Individuelle Geschäftslogik
Die Einbindung von Daten in Dashboards, ML-Modelle und Anwendungen erfordert komplexe Daten- und Geschäftslogik-Transformationen, für die komplexe Geschäftslogik als Code definiert werden muss. Weil Python so einfach ist, wird es häufig verwendet, um diese Logik zu schreiben und als Teil einer Daten-Pipeline oder Datenumwandlung auszuführen, wobei nachgelagerte Aktionen als Teil eines Geschäftsprozesses oder einer Anwendung ausgelöst werden.
Speicherung und Abruf von Daten
Die Python-Bibliotheken liefern Lösungen für den Zugriff auf Daten, die auf verschiedene Weise gespeichert sind, z. B. in SQL- und NoSQL-Datenbanken und Cloud-Speicherservices. Aufgrund dieser Ressourcen ist Python für die Entwicklung von Daten-Pipelines unerlässlich geworden. Zudem kommt Python bei der Serialisierung von Daten zum Einsatz und sorgt so für eine effizientere Speicherung und Abfrage von Daten.
Maschinelles Lernen
Python ist außerdem tief in den Prozess des maschinellen Lernens eingebettet und findet in nahezu jedem Aspekt des maschinellen Lernens Anwendung, einschließlich der Datenvorverarbeitung, der Modellauswahl und des Trainings sowie der Modellevaluierung. Mit Anwendungen für Deep Learning verfügt Python über eine leistungsstarke Auswahl an Tools für die Entwicklung neuronaler Netze und wird häufig für Tasks wie Bildklassifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung genutzt.
Beliebte Python-Bibliotheken für das Data Engineering
Einer der Hauptvorteile von Python für Data-Engineering-Tasks ist das umfangreiche Ökosystem an Bibliotheken. Mit diesen Bibliotheken erhalten Data Engineers eine breite Palette von Tools, mit denen sie Daten schneller und effektiver manipulieren, umwandeln und speichern können. Von kleinen Datenprojekten bis hin zu groß angelegten Daten-Pipelines optimieren die folgenden sechs beliebten Python-Bibliotheken die Aufgaben im Data Engineering:
1. pandas
Die pandas-Bibliothek ist eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken für Data Engineering in Python. Diese vielseitige Bibliothek stellt Data Engineers leistungsstarke Manipulations- und Analysefunktionen zur Verfügung. Ob zur Vorverarbeitung, Bereinigung oder Umwandlung von Rohdaten für die nachgelagerte Analyse oder Speicherung – pandas ist immer die richtige Wahl.
2. Apache Airflow
Apache Airflow ist eine Plattform für Data Engineers, auf der sie Workflows erstellen, planen und überwachen können. Die leicht zugängliche, intuitive Benutzeroberfläche enthält alles, was Data Engineers benötigen, um mehrere Tasks zu erstellen, zu planen und auszuführen sowie komplexe Datenverarbeitungs-Pipelines zu verwalten.
3. Pyparsing
Als Python-Klassenbibliothek macht Pyparsing die manuelle Erstellung eines Parsing-Zustandsautomaten überflüssig. Data Engineers können mit Pyparsing schnell rekursive Descent-Parser entwickeln.
4. TensorFlow
TensorFlow ist eine beliebte Python-Bibliothek für Machine-Learning- und Deep-Learning-Anwendungen. Sie stellt eine vielseitige Plattform für das Training und die Bereitstellung von Modellen bereit. Zu den wichtigsten Vorteilen von TensorFlow gehört die Fähigkeit, umfangreiche Datenverarbeitungs- und Modellierungsaufgaben zu bewältigen, einschließlich Datenvorverarbeitung, Datenumwandlung, Data Analytics und Datenvisualisierung.
5. scikit-learn
Die scikit-learn-Bibliothek, die auf Bibliotheken wie NumPy und SciPy aufbaut, stellt Data Engineers eine breite Auswahl an Algorithmen für maschinelles Lernen und Dienstprogrammen für die Arbeit mit strukturierten Daten zur Verfügung. Data Engineers nutzen scikit-learn für Tasks wie Datenklassifizierung, Regression, Clustering und Feature Engineering, um die Entwicklung von Modellen und Pipelines für maschinelles Lernen zu optimieren.
6. Beautiful Soup
Beautiful Soup gehört zu den effektivsten Tools für Web Scraping und Datenextraktion und ist damit ein wichtiges Instrument für das Data Engineering. Mit Beautiful Soup können Data Engineers mühelos HTML- und XML-Dokumente parsen, spezifische Daten aus Websites extrahieren (z. B. Text, Bilder, Links und Metadaten) und schnell durch Dokumentbäume navigieren.
Anwendungsfälle für Python im Data Engineering
Python eignet sich für unzählige Aufgaben im Data Engineering. Die folgenden drei Anwendungsfälle zeigen, wie die Teams heute Python einsetzen, um reale Herausforderungen des Data Engineerings zu lösen.
Datenverarbeitung in Echtzeit
Python ist die Grundlage für die Stream-Verarbeitung, eine Datenmanagementtechnik, bei der Daten in Echtzeit erfasst, analysiert, gefiltert, umgewandelt und aufgewertet werden. Durch den Einsatz von Python können Teams mittels Stream-Verarbeitung Erkenntnisse aus Daten gewinnen, während diese erstellt werden, was eine direkte Anwendung in den Bereichen Marketing, Betrugserkennung und Cybersicherheit findet.
Datenverarbeitung im großen Stil
Python ist eine der beliebtesten Sprachen für die Verarbeitung von großen Datenmengen. Aufgrund ihrer Einfachheit, Skalierbarkeit und Effizienz eignet sie sich ideal für die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen. Aus diesem Grund wird sie häufig für Daten-Pipelines und Anwendungen für maschinelles Lernen eingesetzt.
Automatisierung von Daten-Pipelines
Durch die Abschaffung manueller Prozesse erleichtert die Automatisierung von Daten-Pipelines den freien Fluss von Daten und verkürzt die Time-to-Value. Die umfangreichen Bibliotheken und Tools von Python erleichtern die Automatisierung von Daten-Pipelines, einschließlich der Erfassung, Bereinigung, Umwandlung und des Ladens von Daten.
