Guida completa a Python per il data engineering
Python per il data engineering consente di sviluppare pipeline scalabili, automatizzare i flussi di dati e sbloccare insight più rapidamente, combinando la semplicità con un ricco ecosistema di potenti librerie e strumenti.
- Presentazione
- Come viene utilizzato Python nel data engineering
- Librerie Python per il data engineering
- Casi d’uso di Python nel data engineering
- Risorse
Presentazione
Oggi le organizzazioni data‑driven dipendono dall’efficienza delle loro attività di data engineering. Con l’aumento della domanda di dati, i team devono essere in grado di raccogliere, elaborare e archiviare volumi estremamente elevati di dati, e Python si è affermato come risorsa essenziale per questo scopo. I team scelgono di utilizzare Python nelle loro attività di data engineering per la sua flessibilità e facilità d’uso e per il suo ricco ecosistema di librerie e strumenti. In questo articolo approfondiremo il mondo del data engineering con Python, vedremo come viene utilizzato e indicheremo alcune delle librerie e dei casi d’uso più diffusi per il data engineering.
Come viene utilizzato Python nel data engineering
Con la transizione dall’analisi dei dati al machine learning e allo sviluppo di app, la logica e le trasformazioni dei dati sono diventate più complesse e richiedono linguaggi di programmazione flessibili come Python. Le caratteristiche intrinseche di Python e l’enorme quantità di risorse ne hanno fatto il linguaggio preferito dei data engineer. Ecco alcuni esempi di come i team moderni utilizzano Python per il data engineering.
Acquisizione dei dati
Python è ampiamente utilizzato per raccogliere i dati utili per un progetto. I data engineer utilizzano le librerie Python per acquisire dati tramite web scraping, interagendo con le API utilizzate da molte aziende per rendere disponibili i propri dati e connettersi ai database.
Gestione dei dati
Le librerie per la pulizia, la trasformazione e l’arricchimento dei dati di Python aiutano i data engineer a produrre data set utilizzabili e di alta qualità, pronti per l’analisi. Le sue potenti librerie per il campionamento e la visualizzazione dei dati consentono ai data scientist di comprendere meglio i dati e scoprire relazioni significative all’interno dei data set più ampi.
Logica aziendale personalizzata
Portare i dati nelle dashboard, nei modelli di machine learning e nelle applicazioni comporta complesse trasformazioni dei dati e della logica aziendale, che richiedono l’uso di una logica aziendale complessa definita sotto forma di codice. Grazie alla sua semplicità, Python viene spesso utilizzato per scrivere questa logica ed eseguirla nel contesto di una pipeline di dati o di una trasformazione dei dati, attivando azioni a valle all’interno di un processo aziendale o di un’applicazione.
Archiviazione e retrieval di dati
Le librerie Python offrono soluzioni per accedere ai dati archiviati in vari modi, compresi i database SQL e NoSQL e i servizi di cloud storage. Grazie a queste risorse, Python è diventato fondamentale per lo sviluppo delle pipeline di dati. Inoltre, Python viene utilizzato per serializzare i dati, migliorando l’efficienza dell’archiviazione e del retrieval.
Machine learning
Python è anche profondamente integrato nel processo di machine learning, con applicazioni praticamente in ogni aspetto di questa tecnologia, tra cui la pre‑elaborazione dei dati, la selezione e il training dei modelli e la valutazione dei modelli. Con le applicazioni per il deep learning, Python offre una straordinaria selezione di strumenti per lo sviluppo di reti neurali, ed è spesso utilizzato per attività come la classificazione delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.
Librerie Python per il data engineering
Uno dei principali vantaggi di Python per il data engineering è il suo ampio ecosistema di librerie. Queste forniscono ai data engineer una vasta gamma di strumenti per aiutarli a manipolare, trasformare e archiviare i dati in modo più rapido ed efficace. Dai piccoli progetti dati alle pipeline di dati su vasta scala, queste sei diffuse librerie Python semplificano le attività di data engineering.
1. Pandas
Pandas è una delle librerie più utilizzate per il data engineering in Python. Questa versatile libreria offre ai data engineer potenti funzionalità di manipolazione e analisi dei dati. Pandas viene utilizzata per pre‑elaborare, pulire e trasformare i dati grezzi per l’analisi o l’archiviazione a valle.
2. Apache Airflow
Apache Airflow è una piattaforma che consente ai data engineer di creare, pianificare e monitorare i flussi di lavoro. Fornisce un’interfaccia facile e intuitiva che i data engineer possono utilizzare per creare, pianificare ed eseguire numerosi task, oltre a gestire complesse pipeline di elaborazione dei dati.
3. Pyparsing
Pyparsing è una libreria di classi Python che elimina la necessità di creare manualmente una state machine per il parsing. Pyparsing consente ai data engineer di creare rapidamente parser a discesa ricorsiva.
4. TensorFlow
TensorFlow è una libreria Python molto diffusa per le applicazioni di machine learning e deep learning, che fornisce una piattaforma versatile per il training e la distribuzione dei modelli. Uno dei principali vantaggi di TensorFlow è la sua capacità di gestire attività di elaborazione e modellazione dei dati su vasta scala, tra cui pre‑elaborazione, trasformazione, analisi e visualizzazione dei dati.
5. Scikit‑learn
La libreria scikit‑learn, basata su librerie come NumPy e SciPy, offre ai data engineer un’ampia selezione di algoritmi di machine learning e utility per lavorare con i dati strutturati. I data engineer utilizzano scikit‑learn per attività come classificazione dei dati, regressione, clustering e feature engineering, per semplificare il processo di sviluppo di modelli e pipeline di machine learning.
6. Beautiful Soup
Beautiful Soup è uno degli strumenti più efficaci per il web scraping e l’estrazione dei dati, ed è quindi una risorsa preziosa per il data engineering. Utilizzando Beautiful Soup, i data engineer possono eseguire facilmente il parsing di documenti HTML e XML, estrarre dati specifici da siti e pagine web, ad esempio testo, immagini, link e metadati, e orientarsi rapidamente nelle strutture ad albero dei documenti.
Casi d’uso di Python nel data engineering
Python può essere utilizzato per una miriade di attività di data engineering. I tre casi d’uso qui elencati illustrano alcuni utilizzi reali di Python per risolvere le sfide di data engineering.
Elaborazione dei dati in tempo reale
Python consente un’efficace elaborazione streaming, una tecnica di gestione dei dati in cui questi vengono caricati, analizzati, filtrati, trasformati e migliorati in tempo reale. Utilizzando Python, l’elaborazione streaming consente ai team di generare insight dai dati nel momento in cui questi vengono creati, con applicazioni dirette per casi d’uso di marketing, rilevamento delle frodi e cybersecurity.
Elaborazione dei dati su vasta scala
Python è uno dei linguaggi più diffusi per l’elaborazione dei dati su vasta scala. Le sue caratteristiche di semplicità, scalabilità ed efficienza lo rendono ideale per elaborare enormi quantità di dati ad alta velocità. Per questo motivo è comunemente utilizzato per pipeline di dati e applicazioni di machine learning.
Automazione della pipeline di dati
Eliminando i processi manuali, l’automazione della pipeline facilita il flusso ininterrotto dei dati, riducendo il time to value. L’ampia disponibilità di librerie e strumenti di Python facilita l’automazione dei processi della pipeline di dati, inclusi l’acquisizione, la pulizia, la trasformazione e il caricamento dei dati.
