Mise à l'échelle de Python avec Dask : De la science des données à l'apprentissage automatique

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Titre original :

Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

Contenu du livre :

Les systèmes modernes contiennent des processeurs multicœurs et des GPU qui offrent un potentiel de calcul parallèle. Mais de nombreux outils scientifiques Python n'ont pas été conçus pour exploiter ce parallélisme. Avec cette ressource courte mais complète, les scientifiques des données et les programmeurs Python apprendront comment la bibliothèque open source Dask pour le calcul parallèle fournit des API qui facilitent la parallélisation des bibliothèques PyData, y compris NumPy, pandas et scikit-learn.

Les auteurs Holden Karau et Mika Kimmins vous montrent comment utiliser les calculs Dask dans des systèmes locaux, puis les faire évoluer vers le cloud pour des charges de travail plus lourdes. Ce livre pratique explique pourquoi Dask est populaire parmi les experts de l'industrie et les universitaires et est utilisé par des organisations telles que Walmart, Capital One, Harvard Medical School et la NASA.

Avec ce livre, vous apprendrez :

⬤ Ce qu'est Dask, où vous pouvez l'utiliser et comment il se compare à d'autres outils.

⬤ Comment utiliser Dask pour le traitement parallèle des données par lots.

⬤ Les concepts clés des systèmes distribués pour travailler avec Dask.

⬤ Méthodes d'utilisation de Dask avec des API de niveau supérieur et des blocs de construction.

⬤ Comment travailler avec des bibliothèques intégrées telles que scikit-learn, pandas et PyTorch.

⬤ Comment utiliser Dask avec les GPU.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781098119874
• Auteur : Holden Karau
• Éditeur : Oreilly Media
• Langue : anglais
• Reliure : Broché
• Année de publication : 2023
• Nombre de pages : 202