简介: 使用Python和Dask进行数据科学教育,您可以构建可处理大量数据集的可扩展项目。 学习Dask框架后,您将分析NYC Parking Ticket数据库中的数据,并使用Data Frames简化流程。 然后,您将使用Dask-ML创建机器学习模型,构建交互式可视化效果,并使用AWS和Docker构建集群。

作者介绍: Jesse Daniel是一位经验丰富的Python开发人员。 他在丹佛大学教授课程:数据科学的Python,并领导一家位于丹佛的媒体技术公司的数据科学家团队。

简介:

  • part1 可伸缩计算的构建基块
    • 为什么可扩展计算很重要
    • 介绍DASK
  • part2 使用dask data frames处理结构化数据
    • dask data frames介绍
    • 将数据加载到dataframes中
    • 清理和转换dataframe
    • 总结和分析数据框架
    • 使用Seaborn可视化数据
    • 使用datashader可视化位置数据
  • part3 扩展和部署dask
    • 处理阵列
    • 使用dask-ML进行机器学习
    • 扩展和部署Dask
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