Скачать или смотреть Повышение производительности Dask DataFrame с известными делениями: руководство

В этом видео мы погрузимся в мир Dask DataFrames и рассмотрим, как использование известных разделов может значительно повысить производительность. Работаете ли вы с большими наборами данных или пытаетесь оптимизировать процессы обработки данных, понимание концепции известных разделов критически важно. Присоединяйтесь к нам, и мы познакомим вас с практическими приемами и передовыми практиками для максимальной эффективности и оптимизации задач анализа данных.

Тема сегодняшнего дня: Повышение производительности Dask DataFrame с помощью известных разделов: руководство

Спасибо, что уделили время. В этом видео я разберу ваш вопрос, предоставлю несколько ответов и, надеюсь, это поможет вам найти решение! Не забывайте всегда оставаться немного сумасшедшим, как я, и дочитайте до конца.

Не забывайте нажимать на паузу, если вопросы и ответы звучат слишком быстро.

Контент (кроме музыки и изображений) распространяется по лицензии CC BY-SA meta.stackexchange.com/help/licensing

Хочу поблагодарить пользователей, показанных в этом видео:
rpanai (https://stackoverflow.com/users/48193...
mdurant (https://stackoverflow.com/users/38211...)

Товарные знаки являются собственностью их соответствующих владельцев.
Отказ от ответственности: Вся информация предоставляется «как есть» без каких-либо гарантий. Вы несёте ответственность за свои действия.

Пожалуйста, свяжитесь со мной, если что-то не так. Желаю вам хорошего дня.

Связано с: #dask, #daskdataframe, #performanceoptimization, #knowndivisions, #dataprocessing, #bigdata, #parallelcomputing, #python, #dataanalysis, #performanceimprovement, #datascience, #distributedcomputing, #масштабируемость, #обработка данных, #методы оптимизации, #учебник по работе с данными, #инженерия данных, #эффективные вычисления, #потоки обработки данных, #машинное обучение, #обработка данных