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De una forma fundamental. Hasta hace poco los analistas de datos se concentraban en los algoritmos, y los contenedores eran mera ayuda. Sin embargo, con la avalancha de datos que supone la era de Big Data en la que estamos, decidir qué contenedores de datos vamos a usar para nuestros análisis resulta crítico para poder manipular los datos de una manera eficiente. De hecho una elección sub-óptima del contenedor puede suponer la diferencia entre poder llevar a cabo un análisis Big Data a no poderlo hacer.
Como he mencionado antes, es fundamental. La compresión de alto rendimiento en discos rápidos (SSD) puede representar el poder almacenar cantidades de datos en portátiles o servidores únicos que de otra manera requerirían un clúster con muchos nodos. Y mientras los clústeres requieren de mucho tiempo y experiencia para el desarrollo, hacer lo mismo con sistemas de nodo único resulta mucho más sencillo y rápido, acelerando todo el proceso de desarrollo.
Aunque no conozco en detalle Ruby y PHP, mi impresión es que PHP está más orientado a desarrollar aplicaciones web de manera muy rápida. Con Python también se pueden hacer, pero con un plus de estructuración y, por tanto, mantenibilidad, que no proporciona PHP.
Básicamente al hecho de que se trata de un lenguaje sencillo, aunque muy potente, con un enorme ecosistema de paquetes que funcionan de manera muy eficiente y que en muchos casos heredan la simplicidad del lenguaje en sus APIs.
Esto forma parte de su diseño inicial, así que supongo que Guido Van Rossum, el creador del lenguaje y BDFL (Benevolent Dictator For Life) tiene mucha parte de ‘culpa’ en esto.
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