Parallel Python with Dask
Idioma: inglés
Editorial: Gitforgits Okt 2023, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Unlock the Power of Parallel Python with Dask: A Perfect Learning Guide for Aspiring Data ScientistsDask has revolutionized parallel computing for Python, empowering data scientists to accelerate their workflows. This comprehensive guide unravels the intricacies of Dask to help you harness its capabilities for machine learning and data analysis.Across 10 chapters, you'll master Dask's fundamentals, architecture, and integration with Python's scientific computing ecosystem. Step-by-step tutorials demonstrate parallel mapping, task scheduling, and leveraging Dask arrays for NumPy workloads. You'll discover how Dask seamlessly scales Pandas, Scikit-Learn, PyTorch, and other libraries for large datasets.Dedicated chapters explore scaling regression, classification, hyperparameter tuning, feature engineering, and more with clear examples. You'll also learn to tap into the power of GPUs with Dask, RAPIDS, and Google JAX for orders of magnitude speedups.This book places special emphasis on practical use cases related to scalability and distributed computing. You'll learn Dask patterns for cluster computing, managing resources efficiently, and robust data pipelines. The advanced chapters on DaskML and deep learning showcase how to build scalable models with PyTorch and TensorFlow.With this book, you'll gain practical skills to:Accelerate Python workloads with parallel mapping and task schedulingSpeed up NumPy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch, and other librariesBuild scalable machine learning pipelines for large datasetsLeverage GPUs efficiently via Dask, RAPIDS and JAXManage Dask clusters and workflows for distributed computingStreamline deep learning models with DaskML and DL frameworksPacked with hands-on examples and expert insights, this book provides the complete toolkit to harness Dask's capabilities. It will empower Python programmers, data scientists, and machine learning engineers to achieve faster workflows and operationalize parallel computing.Table of ContentIntroduction to DaskDask FundamentalsBatch Data Parallel Processing with DaskDistributed Systems and DaskAdvanced Dask: APIs and Building BlocksDask with PandasDask with Scikit-learnDask and PyTorchDask with GPUsScaling Machine Learning Projects with Dask 174 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9788119177653
- Título
- Parallel Python with Dask
- Autor
- Tim Peters
- Editorial
- Gitforgits Okt 2023
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 8119177657
- ISBN 13
- 9788119177653
- Peso del artículo
- 338 gramos
- Dimensiones
- 235x191x10 mm
Unlock the Power of Parallel Python with Dask: A Perfect Learning Guide for Aspiring Data Scientists
Dask has revolutionized parallel computing for Python, empowering data scientists to accelerate their workflows. This comprehensive guide unravels the intricacies of Dask to help you harness its capabilities for machine learning and data analysis.
Across 10 chapters, you'll master Dask's fundamentals, architecture, and integration with Python's scientific computing ecosystem.Step-by-step tutorials demonstrate parallel mapping, task scheduling, and leveraging Dask arrays for NumPy workloads.You'll discover how Dask seamlessly scales Pandas, Scikit-Learn, PyTorch, and other libraries for large datasets.
Dedicated chapters explore scaling regression, classification, hyperparameter tuning, feature engineering, and more with clear examples. You'll also learn to tap into the power of GPUs with Dask, RAPIDS, and Google JAX for orders of magnitude speedups.
This book places special emphasis on practical use cases related to scalability and distributed computing. You'll learn Dask patterns for cluster computing, managing resources efficiently, and robust data pipelines. The advanced chapters on DaskML and deep learning showcase how to build scalable models with PyTorch and TensorFlow.
With this book, you'll gain practical skills to:
- Accelerate Python workloads with parallel mapping and task scheduling
- Speed up NumPy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch, and other libraries
- Build scalable machine learning pipelines for large datasets
- Leverage GPUs efficiently via Dask, RAPIDS and JAX
- Manage Dask clusters and workflows for distributed computing
- Streamline deep learning models with DaskML and DL frameworks
Packed with hands-on examples and expert insights, this book provides the complete toolkit to harness Dask's capabilities. It will empower Python programmers, data scientists, and machine learning engineers to achieve faster workflows and operationalize parallel computing.
Table of Content
- Introduction to Dask
- Dask Fundamentals
- Batch Data Parallel Processing with Dask
- Distributed Systems and Dask
- Advanced Dask: APIs and Building Blocks
- Dask with Pandas
- Dask with Scikit-learn
- Dask and PyTorch
- Dask with GPUs
- Scaling Machine Learning Projects with Dask
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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).
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Efectos del desistimiento
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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.
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