Описание

Быстрый код на чистом Python, оптимизированные библиотеки и аппаратное обеспечение, позволяющее использовать все преимущества параллельной обработки данных, — это цена входа в мир машинного обучения и анализа больших данных. Книга предлагает уникальные техники ускорения с акцентом на большие данные. Вы узнаете, как оптимизировать работу со встроенными структурами данных и ускорить решения за счет конкурентного выполнения, а также научитесь сокращать объем занимаемой данными памяти без ущерба для их точности.

Ознакомившись с тщательно проработанными примерами, вы узнаете, как добиться большей производительности популярных библиотек, таких как NumPy и pandas, и как эффективно обрабатывать и хранить данные. В книге используется целостный подход к повышению эффективности решений, так что вы научитесь оптимизировать и масштабировать целые системы — начиная от кода и заканчивая архитектурой.

Для кого книга

Книга предназначена для разработчиков Python, знакомых с основами языка и принципами конкурентных вычислений.