- საწყისი გვერდი /
- წიგნები /
- კომპიუტერები და ტექნოლოგია /
- Databases & Big Data /
- Data Modeling & Design /
- Mastering Large Datasets with Python: Paralle...
Mastering Large Datasets with Python: Parallelize and Distribute Your Python Code
76% of respondents would recommend this to a friend
GEL 196
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from აშშ
QTY:
Ubuy works hard to protect your security and privacy. Our advanced payment security system ensures confidentiality by encrypting your information during transmission using AES (Advanced Encryption Standards) and SSL (Secure Socket Layer) protocols. Your payment details are 100% secure as we do not share your payment details with third party sellers.
Fast
Shipping
Free
Return*
Secure Packaging
100% Original Products
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Პროდუქტის აღწერილობა
- SummaryModern data science solutions need to be clean, easy to read, and scalable. In Mastering Large Datasets with Python, author J.T. Wolohan teaches you how to take a small project and scale it up using a functionally influenced approach to Python coding. You'll explore methods and built-in Python tools that lend themselves to clarity and scalability, like the high-performing parallelism method, as well as distributed technologies that allow for high data throughput. The abundant hands-on exercises in this practical tutorial will lock in these essential skills for any large-scale data science project.Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.About the technologyProgramming techniques that work well on laptop-sized data can slow to a crawl--or fail altogether--when applied to massive files or distributed datasets. By mastering the powerful map and reduce paradigm, along with the Python-based tools that support it, you can write data-centric applications that scale efficiently without requiring codebase rewrites as your requirements change. About the bookMastering Large Datasets with Python teaches you to write code that can handle datasets of any size. You'll start with laptop-sized datasets that teach you to parallelize data analysis by breaking large tasks into smaller ones that can run simultaneously. You'll then scale those same programs to industrial-sized datasets on a cluster of cloud servers. With the map and reduce paradigm firmly in place, you'll explore tools like Hadoop and PySpark to efficiently process massive distributed datasets, speed up decision-making with machine learning, and simplify your data storage with AWS S3. What's inside An introduction to the map and reduce paradigmParallelization with the multiprocessing module and pathos frameworkHadoop and Spark for distributed computingRunning AWS jobs to process large datasets
| Publisher | Manning |
| Publication date | January 21, 2020 |
| Edition | First Edition |
| Language | English |
| Print length | 312 pages |
| ISBN-10 | 1617296236 |
| ISBN-13 | 978-1617296239 |
| Item Weight | 1.15 pounds (520 grams) |
| Dimensions | 7.38 x 0.7 x 9.25 inches (18.7 x 1.8 x 23.5 cm) |
პროდუქტის აღწერილობა
Mastering Large Datasets with Python: Parallelize and Distribute Your Python Code
მომხმარებელთა კითხვები და პასუხები
-
კითხვა:
როგორ ვიყიდოთ Mastering Large Datasets with Python: Parallelize ონლაინ Ubuy-დან?
პასუხი: მარტივია ყიდვა Mastering Large Datasets with Python: Parallelize ონლაინ Ubuy-დან.. თქვენ უბრალოდ უნდა მოძებნოთ პროდუქტი, აირჩიოთ თქვენი მიწოდების მეთოდი შემოწმების დროს და მიიტანოთ იგი თქვენს ადგილას. -
კითხვა:
Mastering Large Datasets with Python: Parallelize ხელმისაწვდომია ონლაინ შოპინგისთვის Georgia-ში?
პასუხი: დიახ, Ubuy Georgia-ში ეს პროდუქტი თქვენთვის ხელმისაწვდომია გონივრულ ფასად.. Mastering Large Datasets with Python: Parallelize არ არის ხელმისაწვდომი ადგილობრივად, მაგრამ შეგიძლიათ გვჯეროდეს ჩვენი ექსპრეს მიწოდების სერვისები. -
კითხვა:
რამდენი დრო სჭირდება პროდუქტის მიღებას შეკვეთის გაფორმების შემდეგ?
პასუხი: თქვენი შეკვეთილი პროდუქტის მიწოდების დრო განსხვავდება თქვენ მიერ შეკვეთილი და მიწოდების მეთოდის მიხედვით, რომელიც არჩეულია.. მიწოდების სავარაუდო დრო მითითებულია შეკვეთის პროცესში, ასე რომ შოპინგის დროს იყავით უყურადღებო.
Data Modeling & Design Editorial Review
Customer Reviews & Ratings
-
5 ვარსკვლავი
43%
-
4 ვარსკვლავი
9%
-
3 ვარსკვლავი
28%
-
2 ვარსკვლავი
20%
-
1 ვარსკვლავი
0%
ამ პროდუქტის მიმოხილვა
გაუზიარეთ თქვენი აზრები სხვა მომხმარებლებს
Product Price History
მნიშვნელოვანი ინფორმაცია
- შეზღუდვები: გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ საზღვარგარეთ გაგზავნილი პროდუქტებისთვის მწარმოებლის გარანტია შეიძლება არ იყოს მოქმედი; მწარმოებლის მომსახურების პარამეტრები შეიძლება არ იყოს ხელმისაწვდომი; პროდუქტის ინსტრუქციები და უსაფრთხოების გაფრთხილებები შეიძლება არ იყოს დანიშნულების ქვეყნის ენაზე; პროდუქტები (და მასთან დაკავშირებული მასალები) შეიძლება არ იყოს შემუშავებული დანიშნულების ქვეყნის სტანდარტების, სპეციფიკაციებისა და მარკირების მოთხოვნების შესაბამისად; და პროდუქტები შეიძლება არ შეესაბამებოდეს დანიშნულების ქვეყნის ძაბვისა და სხვა ელექტრო სტანდარტებს (საჭიროების შემთხვევაში საჭიროა ადაპტერი ან გადამყვანი). მიმღები პასუხისმგებელია უზრუნველყოს, რომ პროდუქტი კანონიერად შემოიტანოს დანიშნულების ქვეყანაში. Ubuy-ს ან მისი აფილირებული პირების მეშვეობით შეკვეთისას მიმღები არის რეგისტრირებული იმპორტიორი და მან უნდა გაითვალისწინოს დანიშნულების ქვეყნის ყველა კანონი და დებულება.
- Ubuy-ზე ჩამოთვლილი ყველა პროდუქტი არ არის გაყიდვაში, რადგან Ubuy არის გლობალური საძიებო სისტემა და პროდუქტები ექვემდებარება საექსპორტო/სავაჭრო რეგულაციებს.
GEL 196
შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ Monday, ოქტომბერი 12
This item is not restrict in my country.(Please click on above link if this item is not restrict in your country, So our team will review and allow.)
QTY:
PCI DSS compliant and ISO 27001:2022 certified, with encrypted payments and full buyer protection on every order.
Ubuy Assurance
Experience worry-free shopping with 100% original products, PCI DSS-compliant payment security, ISO 27001-certified data protection, the fastest cross-border delivery, free returns *, and secure packaging on every order.