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Como ingeniero de datos, la lista de herramientas y marcos que se espera que conozca a menudo puede resultar abrumadora. Pero, al menos, debes dominar las secuencias de comandos SQL, Python y Bash.

Además de estar familiarizado con las funciones principales de Python y los módulos integrados, también debería sentirse cómodo trabajando con bibliotecas de Python para las tareas que realizará todo el tiempo como ingeniero de datos. Aquí, exploraremos algunas de estas bibliotecas para ayudarlo con las siguientes tareas:

• Trabajar con API
• Raspado web
• Conectarse a bases de datos 
• Orquestación del flujo de trabajo
• Procesamiento por lotes y flujos

Empecemos. 

1. Solicitudes

Como ingeniero de datos, a menudo trabajará con API para extraer datos. Solicitudes es una biblioteca de Python que le permite realizar solicitudes HTTP desde su script de Python. Con las solicitudes, puede recuperar datos de las API RESTful, buscar páginas web para raspar, enviar datos a los puntos finales del servidor y más.

He aquí por qué Requests es muy popular entre los profesionales y desarrolladores de datos:

• Requests proporciona una API sencilla e intuitiva para realizar solicitudes HTTP y admite varios métodos HTTP como GET, POST, PUT y DELETE. 
• Maneja funciones como autenticación, cookies y sesiones. 
• También admite funciones como verificación SSL, tiempos de espera y agrupación de conexiones para una comunicación sólida y eficiente con los servidores web.

Para comenzar con las solicitudes, consulte el Inicio rápido y la página Uso avanzado guía en los documentos oficiales.

2. Hermosa Sopa

Como profesional de datos (ya sea un científico de datos o un ingeniero de datos), debe sentirse cómodo raspando la web mediante programación para recopilar datos. BeautifulSoup es una de las bibliotecas de Python más utilizadas para web scraping que puede utilizar para analizar y navegar por documentos HTML y XML.

Enumeremos algunas de las características de BeautifulSoup que lo convierten en una excelente opción para tareas de web scraping:

• BeautifulSoup proporciona una API sencilla para analizar documentos HTML. Puede buscar, filtrar y extraer datos según etiquetas, atributos y contenido. 
• Admite varios analizadores, incluidos lxml y html5lib, y ofrece opciones de rendimiento y compatibilidad para diferentes casos de uso.

Desde navegar por el árbol de análisis hasta analizar solo una parte del documento, el documentos proporciona pautas detalladas para todas las tareas que pueda necesitar realizar al utilizar BeautifulSoup. 

Una vez que se sienta cómodo con BeautifulSoup, también podrá explorar Scrapy para raspado web. Para la mayoría de las tareas de web scraping, a menudo utilizarás Requests junto con BeautifulSoup o Scrapy.

3. pandas

Como ingeniero de datos, se ocupará de tareas de manipulación y transformación de datos con regularidad. pandas es una biblioteca Python popular para manipulación y análisis de datos. Proporciona estructuras de datos y un conjunto de funciones necesarias para limpiar, transformar y analizar datos de manera eficiente.

He aquí por qué pandas es popular entre los profesionales de datos:

• Admite la lectura y escritura de datos en varios formatos, como CSV, Excel, bases de datos SQL y más.
• Como se mencionó, pandas también ofrece funciones para filtrar, agrupar, fusionar y remodelar datos.

El Tutorial de Pandas: Curso completo de Pandas de Derek Banas en YouTube es un tutorial completo para sentirse cómodo con los pandas. También puedes consultar 7 pasos para dominar la gestión de datos con Python y Pandas sobre consejos para dominar la manipulación de datos con pandas. 

Una vez que se sienta cómodo con los pandas, dependiendo de la necesidad de escalar las tareas de procesamiento de datos, puede explorar Tablero. Que es una biblioteca de computación paralela flexible en Python, que permite la computación paralela en clústeres. 

4. Alquimia SQL

Trabajar con bases de datos es una de las tareas más comunes que realizará en su jornada laboral como ingeniero de datos. SQLAlchemy es un kit de herramientas SQL y una biblioteca de mapeo relacional de objetos (ORM) en Python que simplifica el trabajo con bases de datos.

Algunas características clave de SQLAlchemy que lo hacen útil incluyen:

• Una poderosa capa ORM que permite definir modelos de bases de datos como clases de Python, con atributos mapeados a columnas de bases de datos.
• Permite escribir y ejecutar consultas SQL desde Python
• Soporte para múltiples backends de bases de datos, incluidos PostgreSQL, MySQL y SQLite, lo que proporciona una API consistente en diferentes bases de datos.

Puede consultar los documentos de SQLAlchemy para obtener guías de referencia detalladas sobre el ORM y características como conexiones y gestión de esquemas.

Sin embargo, si trabaja principalmente con bases de datos PostgreSQL, es posible que desee aprender a utilizar psicopg2, el adaptador de Postgres para Python. Psycopg2 proporciona una interfaz de bajo nivel para trabajar con bases de datos PostgreSQL directamente desde código Python. 

5. Flujo de aire

Los ingenieros de datos suelen ocuparse de tareas de automatización y orquestación del flujo de trabajo. Con Flujo de aire Apache, puede crear, programar y monitorear flujos de trabajo. Por lo tanto, puede usarlo para coordinar trabajos de procesamiento por lotes, orquestar flujos de trabajo ETL o administrar dependencias entre tareas, y más.

Repasemos algunas de las características de Airflow:

• Con Airflow, usted define flujos de trabajo como DAG, programa tareas, administra dependencias y monitorea la ejecución del flujo de trabajo. 
• Proporciona un conjunto de operadores para interactuar con diversos sistemas y servicios, incluidas bases de datos, plataformas en la nube y marcos de procesamiento de datos. 
• Es bastante extensible; para que pueda definir operadores y enlaces personalizados según sea necesario.

Los tutoriales de Marc Lamberti y los cursos son excelentes recursos para comenzar con Airflow. Si bien Airflow se usa ampliamente, existen varias alternativas, como Prefect y Mage, que también puedes explorar. Para obtener más información sobre las alternativas de Airflow para la orquestación, lea Cinco alternativas de flujo de aire para la orquestación de datos.

6. PySpark

Como ingeniero de datos, deberá manejar tareas de procesamiento de big data que requieren capacidades informáticas distribuidas. PySpark es la API de Python para Apache Spark, un marco informático distribuido para procesar datos a gran escala.

Algunas características de PySpark son las siguientes:   

• Proporciona API para procesamiento por lotes, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos, entre otros.
• Ofrece abstracciones de alto nivel como DataFrame y Dataset para trabajar con datos estructurados, junto con RDD para manipulación de datos de nivel inferior.

El Tutorial de PySpark en el canal comunitario de YouTube de freeCodeCamp es un buen recurso para comenzar con PySpark.

7. Kafka-Python

Kafka es una popular plataforma de transmisión distribuida y Kafka-Python es una biblioteca para interactuar con Kafka desde Python. Por lo tanto, puede utilizar Kafka-Python cuando necesite trabajar con sistemas de mensajería y procesamiento de datos en tiempo real. 

Algunas características de Kafka-Python son las siguientes:

• Proporciona API de productor y consumidor de alto nivel para publicar y consumir mensajes hacia y desde temas de Kafka.
• Admite funciones como procesamiento por lotes de mensajes, compresión y partición

Es posible que no siempre utilices Kafka para todos los proyectos en los que trabajas. Pero si quieres aprender más, el documentos La página tiene ejemplos de uso útiles.

Resumen

¡Y eso es una envoltura! Hemos repasado algunas de las bibliotecas de Python más utilizadas para la ingeniería de datos. Si desea explorar la ingeniería de datos, puede intentar crear proyectos de ingeniería de datos de un extremo a otro para ver cómo funcionan realmente estas bibliotecas.

Aquí hay un par de recursos para comenzar:

¡Feliz aprendizaje!
 
 

Bala Priya C. es un desarrollador y escritor técnico de la India. Le gusta trabajar en la intersección de matemáticas, programación, ciencia de datos y creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento del lenguaje natural. ¡Le gusta leer, escribir, codificar y tomar café! Actualmente, está trabajando para aprender y compartir sus conocimientos con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más. Bala también crea atractivas descripciones de recursos y tutoriales de codificación.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/7-python-libraries-every-data-engineer-should-know?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-python-libraries-every-data-engineer-should-know