Data Science at Scale with Python and Dask (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Manning Publications, New York, 2019
- Tapa blanda
- Nuevo
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Vendedor de AbeBooks desde 22 de junio de 2007
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Paperback. Large datasets tend to be distributed, non-uniform, and prone to change. Dask simplifies the process of ingesting, filtering, and transforming data, reducing or eliminating the need for a heavyweight framework like Spark. Data Science at Scale with Python and Dask teaches readers how to build distributed data projects that can handle huge amounts of data. The book introduces Dask Data Frames and teaches helpful code patterns to streamline the readers analysis. Key Features Working with large structured datasets Writing DataFrames Cleaningand visualizing DataFrames Machine learning with Dask-ML Working with Bags and Arrays Written for data engineers and scientists with experience using Python. Knowledge of the PyData stack (Pandas, NumPy, and Scikit-learn) will be helpful. No experience with low-level parallelism is required. About the technology Dask is a self-contained, easily extendible library designed to query, stream, filter, and consolidate huge datasets. Jesse Daniel has five years of experience writing applications in Python, including three years working with in the PyData stack (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn). Jesse joined the faculty of the University of Denver in 2016 as an adjunct professor of business information and analytics, where he currently teaches a Python for Data Science course. Large datasets tend to be distributed, non-uniform, and prone to change. Teaching readers how to build distributed data projects that can handle huge amounts of data, this edition introduces Dask DataFrames and teaches helpful code patterns to streamline the reader's analysis. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781617295607
- Título
- Data Science at Scale with Python and Dask (Paperback)
- Autor
- Jesse Daniel
- Editorial
- Manning Publications, New York
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1617295604
- ISBN 13
- 9781617295607
Dask is a native parallel analytics tool designed to integrate seamlessly with the libraries you're already using, including Pandas, NumPy, and Scikit-Learn. With Dask you can crunch and work with huge datasets, using the tools you already have. And Data Science with Python and Dask is your guide to using Dask for your data projects without changing the way you work!
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. You'll find registration instructions inside the print book.
About the Technology
An efficient data pipeline means everything for the success of a data science project. Dask is a flexible library for parallel computing in Python that makes it easy to build intuitive workflows for ingesting and analyzing large, distributed datasets. Dask provides dynamic task scheduling and parallel collections that extend the functionality of NumPy, Pandas, and Scikit-learn, enabling users to scale their code from a single laptop to a cluster of hundreds of machines with ease.
About the Book
Data Science with Python and Dask teaches you to build scalable projects that can handle massive datasets. After meeting the Dask framework, you'll analyze data in the NYC Parking Ticket database and use DataFrames to streamline your process. Then, you'll create machine learning models using Dask-ML, build interactive visualizations, and build clusters using AWS and Docker.
What's inside
- Working with large, structured and unstructured datasets
- Visualization with Seaborn and Datashader
- Implementing your own algorithms
- Building distributed apps with Dask Distributed
- Packaging and deploying Dask apps
About the Reader
For data scientists and developers with experience using Python and the PyData stack.
About the Author
Jesse Daniel is an experienced Python developer. He taught Python for Data Science at the University of Denver and leads a team of data scientists at a Denver-based media technology company.
Table of Contents
- Why scalable computing matters
- Introducing Dask
- Introducing Dask DataFrames
- Loading data into DataFrames
- Cleaning and transforming DataFrames
- Summarizing and analyzing DataFrames
- Visualizing DataFrames with Seaborn
- Visualizing location data with Datashader
- Working with Bags and Arrays
- Machine learning with Dask-ML
- Scaling and deploying Dask
PART 1 - The Building Blocks of scalable computing
PART 2 - Working with Structured Data using Dask DataFrames
PART 3 - Extending and deploying Dask
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Acerca del autor
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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