Scalarea Python cu Dask: De la știința datelor la învățarea automată

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

Conținutul cărții:

Sistemele moderne conțin procesoare multi-core și GPU-uri care au potențial pentru calcul paralel. Dar multe instrumente științifice Python nu au fost concepute pentru a valorifica acest paralelism. Cu această resursă scurtă, dar completă, oamenii de știință din domeniul datelor și programatorii Python vor învăța cum biblioteca Dask open source pentru calcul paralel oferă API-uri care facilitează paralelizarea bibliotecilor PyData, inclusiv NumPy, pandas și scikit-learn.

Autorii Holden Karau și Mika Kimmins vă arată cum să utilizați calculele Dask în sisteme locale și apoi să le scalați în cloud pentru sarcini de lucru mai mari. Această carte practică explică de ce Dask este popular printre experții din industrie și mediul academic și este utilizat de organizații care includ Walmart, Capital One, Harvard Medical School și NASA.

Cu această carte, veți învăța:

⬤ Ce este Dask, unde îl puteți utiliza și cum se compară cu alte instrumente.

⬤ Cum să utilizați Dask pentru procesarea paralelă a datelor pe loturi.

⬤ Concepte cheie de sistem distribuit pentru lucrul cu Dask.

⬤ Metode de utilizare a Dask cu API-uri și blocuri de construcție de nivel superior.

⬤ Cum să lucrați cu biblioteci integrate precum scikit-learn, pandas și PyTorch.

⬤ Cum să utilizați Dask cu GPU.