Mastering Large Datasets: Parallelize and Distribute Your Python Code
Langue : anglais
Edité par Manning Publications, 2020
- Livre broché
- Occasion
Vendeur : World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Etats-UnisWorld of Books (was SecondSale)
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With an emphasis on clarity, style, and performance, author J.T. Wolohan expertly guides you through implementing a functionally-influenced approach to Python coding. You?ll get familiar with Python?s functional built-ins like the functools operator and itertools modules, as well as the toolz library. Mastering Large Datasets teaches you to write easily readable, easily scalable Python code that can efficiently process large volumes of structured and unstructured data. By the end of this comprehensive guide, you?ll have a solid grasp on the tools and methods that will take your code beyond the laptop and your data science career to the next level!Key features? An introduction to functional and parallel programming ? Data science workflow ? Profiling code for better performance ? Fulfilling different quality objectives for a single unifying task ? Python multiprocessing ? Practical exercises including full-scale distributed applicationsAudienceReaders should have intermediate Python programming skills.About the technologyPython is a data scientist?s dream-come-true, thanks to readily available libraries that support tasks like data analysis, machine learning, visualization, and numerical computing. J.T. Wolohan is a lead data scientist at Booz Allen Hamilton and a PhD researcher at Indiana University, Bloomington, affiliated with the Department of Information and Library Science and the School of Informatics and Computing. His professional work focuses on rapid prototyping and scalable AI. His research focuses on computational analysis of social uses of language online.…
N° de réf. du vendeur 00102699791
- Titre
- Mastering Large Datasets: Parallelize and Distribute Your Python Code
- Auteur
- John T Wolohan
- Éditeur
- Manning Publications
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- Good
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1617296236
- ISBN à 13 chiffres
- 9781617296239
With an emphasis on clarity, style, and performance, author J.T. Wolohan expertly guides you through implementing a functionally-influenced approach to Python coding. You’ll get familiar with Python’s functional built-ins like the functools operator and itertools modules, as well as the toolz library.
Mastering Large Datasets teaches you to write easily readable, easily scalable Python code that can efficiently process large volumes of structured and unstructured data. By the end of this comprehensive guide, you’ll have a solid grasp on the tools and methods that will take your code beyond the laptop and your data science career to the next level!
Key features
• An introduction to functional and parallel programming
• Data science workflow
• Profiling code for better performance
• Fulfilling different quality objectives for a single unifying task
• Python multiprocessing
• Practical exercises including full-scale distributed applications
Audience
Readers should have intermediate Python programming skills.
About the technology
Python is a data scientist’s dream-come-true, thanks to readily available libraries that support tasks like data analysis, machine learning, visualization, and numerical computing.
J.T. Wolohan is a lead data scientist at Booz Allen Hamilton and a PhD researcher at Indiana University, Bloomington, affiliated with the Department of Information and Library Science and the School of Informatics and Computing. His professional work focuses on rapid prototyping and scalable AI. His research focuses on computational analysis of social uses of language online.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
J.T. Wolohan is a lead data scientist at Booz Allen Hamilton and a PhD researcher at Indiana University, Bloomington, affiliated with the Department of Information and Library Science and the School of Informatics and Computing. His professional work focuses on rapid prototyping and scalable AI. His research focuses on computational analysis of social uses of language online.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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