O'Reilly Media Книга «Масштабирование Python с Dask»: параллельные вычисления и интеграция с NumPy, pandas и scikit-learn

Современные системы имеют многоядерные процессоры и графические процессоры, готовые к параллельным вычислениям. Однако многие научные инструменты Python не разработаны для использования этого параллелизма.

С помощью этой краткой, но содержательной книги, специалисты по данным и программисты Python узнают, как библиотека Dask обеспечивает API для упрощения параллелизации библиотек PyData, таких как NumPy, pandas и scikit-learn.

Авторы Холден Карау и Мика Кимминс покажут, как использовать вычисления Dask на локальных системах, а затем масштабировать их в облако для более сложных задач.

Эта практическая книга объясняет популярность Dask среди экспертов отрасли и академиков, а также множество организаций, таких как Walmart, Capital One, Гарвардская медицинская школа и NASA, которые используют ее в своей работе.

В книге вы узнаете:

• Что такое Dask, где его можно использовать и как он сравнивается с другими инструментами
• Как использовать Dask для пакетной параллельной обработки данных
• Основные концепции распределенных систем для работы с Dask
• Методы использования Dask с более высокоуровневыми API и строительными блоками
• Как работать с интегрированными библиотеками, такими как scikit-learn, pandas и PyTorch
• Как использовать Dask с графическими процессорами