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Avis sur Data Science With Python And Dask de Jesse Daniel Format Broché - Livre Informatique
0 avis sur Data Science With Python And Dask de Jesse Daniel Format Broché - Livre Informatique
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Présentation Data Science With Python And Dask de Jesse Daniel Format Broché
- Livre Informatique
Résumé :
Summary
Dask is a native parallel analytics tool designed to integrate seamlessly with the libraries you're already using, including Pandas, NumPy, and Scikit-Learn. With Dask you can crunch and work with huge datasets, using the tools you already have. And Data Science with Python and Dask is your guide to using Dask for your data projects without changing the way you work!
You'll find registration instructions inside the print book.
About the Technology
An efficient data pipeline means everything for the success of a data science project. Dask is a flexible library for parallel computing in Python that makes it easy to build intuitive workflows for ingesting and analyzing large, distributed datasets. Dask provides dynamic task scheduling and parallel collections that extend the functionality of NumPy, Pandas, and Scikit-learn, enabling users to scale their code from a single laptop to a cluster of hundreds of machines with ease.
About the Book
Data Science with Python and Dask teaches you to build scalable projects that can handle massive datasets. After meeting the Dask framework, you'll analyze data in the NYC Parking Ticket database and use DataFrames to streamline your process. Then, you'll create machine learning models using Dask-ML, build interactive visualizations, and build clusters using AWS and Docker.
What's inside
About the Reader
For data scientists and developers with experience using Python and the PyData stack.
About the Author
Jesse Daniel is an experienced Python developer. He taught Python for Data Science at the University of Denver and leads a team of data scientists at a Denver-based media technology company.
Table of ContentsPART 1 - The Building Blocks of scalable computing
...
Biographie:
Jesse Daniel has five years of experience writing applications in Python, including three years working with in the PyData stack (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn). Jesse joined the faculty of the University of Denver in 2016 as an adjunct professor of business information and analytics, where he currently teaches a Python for Data Science course....
Sommaire:
Data Science at Scale with Python and Dask teaches readers how to build distributed data projects that can handle huge amounts of data. The book introduces Dask Data Frames and teaches helpful code patterns to streamline the reader&rsquo...
Détails de conformité du produit
Personne responsable dans l'UE