Mastering Large Datasets with Python (2020)
Автор: John T. Wolohan
Количество страниц: 312
Современные решения для анализа данных должны быть чистыми, удобными для чтения и масштабируемыми. В своей книге автор учит тому, как можно взять небольшой проект и масштабировать его, используя функционально зависимый подход в программировании на Python. Вы изучите методы и встроенные инструменты Python, которые обеспечивают ясность и масштабируемость, такие как высокопроизводительный метод параллелизма, а также распределенные технологии, обеспечивающие высокую пропускную способность в работе с данными. Большие упражнения в этом практическом руководстве закрепят полученные важные навыки, которые пригодятся в любом крупномасштабном проекте в области науки о данных.
Что внутри:
✔️Введение в парадигму map и reduce;
✔️Распараллеливание;
✔️Hadoop и Spark для распределенных вычислений;
✔️И многое другое.
Достоинства:
➕Множество примеров кода;
➕В качестве примеров используются реальные проекты.
Недостатки:
➖Не замечено.
Скачать можно с телеграмм канала: https://t.me/nofill
