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Python

강의

Python에서 Dask로 병렬 프로그래밍

중급기술 수준
업데이트됨 2024. 4.
Dask로 Python 병렬 프로그래밍을 익혀 워크플로를 확장하고 빅데이터를 효율적으로 처리하세요.
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PythonProgramming4시간15 동영상51 연습 문제4,150 XP4,842성취 증명서

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강의 설명

빅데이터를 다루다 보면 두 가지 흔한 어려움이 있습니다. 메모리 과다 사용과 긴 실행 시간입니다. Dask 라이브러리는 필요한 때에만 데이터를 청크 단위로 불러와 메모리 사용을 줄일 수 있어요. 또한 사용 가능한 모든 컴퓨팅 코어를 병렬로 활용해 실행 시간을 단축합니다. 가장 좋은 점은, 기존 Python 코드를 거의 수정하지 않아도 된다는 것입니다. 이 강의에서는 Dask를 사용해 Spotify 노래 데이터 분석, 수어 제스처 이미지 처리, 기상 데이터의 추세 계산, 오디오 녹음 분석, 그리고 빅데이터에서의 Machine Learning 모델 학습을 수행합니다.

선수 조건

Data Manipulation with pandasPython Toolbox
1

Lazy Evaluation and Parallel Computing

This chapter will teach you the basics of Dask and lazy evaluation. At the end of this chapter, you'll be able to speed up almost any Python code by using parallel processing or multi-threading. You'll learn the difference between these two task scheduling methods and which one is better under which circumstances.
챕터 시작
2

Parallel Processing of Big, Structured Data

3

Dask Bags for Unstructured Data

4

Dask Machine Learning and Final Pieces

Harness the power of Dask to train machine learning models. You'll learn how to train machine learning models on big data using the Dask-ML package, and how to split Dask calculations across a mixture of processes and threads for even greater computing speed.
챕터 시작
Python에서 Dask로 병렬 프로그래밍
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