Škálovanie Pythonu s Daskom: Od dátovej vedy k strojovému učeniu

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 2 hlasoch.

Pôvodný názov:

Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

Obsah knihy:

Moderné systémy obsahujú viacjadrové CPU a GPU, ktoré majú potenciál na paralelné výpočty. Mnohé vedecké nástroje Python však neboli navrhnuté tak, aby tento paralelizmus využívali. Vďaka tomuto krátkemu, ale dôkladnému materiálu sa dátoví vedci a programátori v jazyku Python dozvedia, ako open source knižnica Dask pre paralelné výpočty poskytuje API, ktoré uľahčujú paralelizáciu knižníc PyData vrátane NumPy, pandas a scikit-learn.

Autori Holden Karau a Mika Kimmins vám ukážu, ako používať výpočty Dask v lokálnych systémoch a potom ich škálovať do cloudu pre väčšie pracovné zaťaženie. Táto praktická kniha vysvetľuje, prečo je Dask populárny medzi odborníkmi z priemyslu a akademikmi a používajú ho organizácie, medzi ktoré patria Walmart, Capital One, Harvard Medical School a NASA.

Vďaka tejto knihe sa naučíte:

⬤ Čo je Dask, kde ho môžete použiť a ako sa dá porovnať s inými nástrojmi.

⬤ Ako používať Dask na dávkové paralelné spracovanie dát.

⬤ Kľúčové koncepty distribuovaných systémov pre prácu s Daskom.

⬤ Metódy používania Dasku s API vyššej úrovne a stavebnými blokmi.

⬤ Ako pracovať s integrovanými knižnicami, ako sú scikit-learn, pandas a PyTorch.

⬤ Ako používať Dask s GPU.