Mastering Large Datasets with Python: Parallelize and Distribute Your Python Code
Articol nr.: 52844593

Mastering Large Datasets with Python: Parallelize and Distribute Your Python Code

Articol nr.: 52844593

RON 330

Detalii preț

Excluzând taxele de transport și vamale ( Taxele de transport și vamale vor fi calculate la finalizarea comenzii )

*Toate articolele vor fi importate din SUA

În stoc
SUA Importat din USA

Cant.:

Doar 1 articol rămas în stoc.
Comandați acum și primiți Sunday, Octombrie 11
Partenerii noștri principali de logistică
  • fedex
  • dhl
Afișați mai multe
Garanție U-Care:
Niciunul
Selectați un plan
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Retur
gratuit*

Ambalaj sigur

Ambalaj sigur

Produse originale 100%

Produse originale 100%

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
visa payment
mastercard payment
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of SUA store (110-120). Recommended power converters Cumpărați Acum.

Detalii produs

Learn how to parallelize and distribute Python code for large datasets. Get the first edition of Mastering Large Datasets with Python at Ubuy România.
  • 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)

DESCRIEREA PRODUSULUI

Mastering Large Datasets with Python: Parallelize and Distribute Your Python Code

Aveți întrebări? Discutați cu noi

Întrebări și răspunsuri ale clienților

  • Întrebare: Cum să cumpărăm Mastering Large Datasets with Python: Parallelize online de la Ubuy?

    Răspuns: Este ușor să cumpărați Mastering Large Datasets with Python: Parallelize online de la Ubuy.. Trebuie doar să căutați produsul, să alegeți metoda de expediere în timp ce faceți check-out și să îl livrați la locația dvs.
  • Întrebare: Este Mastering Large Datasets with Python: Parallelize disponibil pentru cumpărături online în Romania?

    Răspuns: Da, la Ubuy Romania, acest produs este disponibil pentru cumpărături la un preț rezonabil.. Mastering Large Datasets with Python: Parallelize nu este disponibil local, dar ne puteți încrede în serviciile noastre de transport rapid.
  • Întrebare: Cât timp durează pentru a obține produsul după plasarea comenzii?

    Răspuns: Timpul de livrare al produsului comandat variază în funcție de ceea ce ați comandat și de metoda de livrare pe care ați ales-o.. Timpul de livrare estimat este menționat în timpul procesului de finalizare a comenzii, așa că fiți fără griji când faceți cumpărături.

Data Modeling & Design Editorial Review

Nu s-au găsit recenzii editoriale

Recenziile și evaluările clienților

3.7
14 evaluări ale clienților
  • 5 stele
    43%
  • 4 stele
    9%
  • 3 stele
    28%
  • 2 stele
    20%
  • 1 stele
    0%

Faceți o recenzie pentru acest produs

Împărtășiți-vă părerea cu alți clienți

Istoricul prețului produsului

Important

  • Limitări: Pentru produsele expediate la nivel internațional, vă rugăm să rețineți că este posibil ca garanția producătorului să nu fie valabilă; este posibil ca opțiunile de service ale producătorului să nu fie disponibile; este posibil ca manualele, instrucțiunile și avertismentele de siguranță ale produsului să nu fie în limba țării de destinație; este posibil ca produsele (și materialele însoțitoare) să nu fie proiectate în conformitate cu standardele, specificațiile și cerințele privind etichetarea din țara de destinație; este posibil ca produsele să nu fie conforme cu voltajul și cu alte standarde electrice din țara de destinație (necesitând utilizarea unui adaptor sau convertor, dacă este cazul). Destinatarul este responsabil pentru asigurarea faptului că produsul poate fi importat legal în țara de destinație. Când comandați de pe Ubuy sau de la afiliații acestuia, destinatarul este importatorul înregistrat și trebuie să respecte toate legile și reglementările din țara de destinație
  • Nu toate produsele listate pe Ubuy sunt de vânzare, deoarece Ubuy este un motor de căutare global. Produsele sunt supuse reglementărilor privind exportul/comerțul.