کتاب افزایش سرعت پردازش داده‌ها با Dask و Pandarallel در محیط‌های محاسباتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره افزایش سرعت پردازش داده‌ها با Dask و Pandarallel در محیط‌های محاسباتی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics)

موضوع میانی: بهینه‌سازی محاسبات موازی در پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی محاسبات موازی و چالش‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 2. آشنایی با معماری کتابخانه پانداس و محدودیت‌های پردازش تک‌هسته‌ای
  • 3. معرفی اکوسیستم محاسبات توزیع‌شده در پایتون
  • 4. نصب و پیکربندی محیط اجرای Dask و Pandarallel
  • 5. مدیریت حافظه در پردازش‌های سنگین داده‌ای
  • 6. مفهوم تسک‌ها و گراف‌های محاسباتی در Dask
  • 7. تفاوت پردازش موازی با پردازش چندرشته‌ای و چندپردازشی
  • 8. استفاده از Pandarallel برای تسریع عملیات بر روی دیتافریم‌ها
  • 9. بهینه‌سازی عملیات Apply با استفاده از موازی‌سازی
  • 10. کار با گروه‌بندی‌ها و تجمیع داده‌های حجیم در Dask
  • 11. مدیریت و انتقال داده‌ها در کلاسترها و نودهای پردازشی
  • 12. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی در کدهای پایتون
  • 13. استراتژی‌های بخش‌بندی داده‌ها برای محاسبات موازی
  • 14. پیاده‌سازی توابع سفارشی با قابلیت اجرای موازی
  • 15. بهینه‌سازی عملیات ادغام و اتصال جداول بزرگ
  • 16. مدیریت استثناها و خطاها در محیط‌های پردازش توزیع‌شده
  • 17. نظارت بر عملکرد سیستم با استفاده از Dask Dashboard
  • 18. مقایسه کارایی روش‌های پردازش موازی در سیستم‌های تک‌گره
  • 19. کار با داده‌های سری زمانی در مقیاس کلان
  • 20. بهینه‌سازی عملیات ورودی و خروجی داده‌ها
  • 21. استفاده از فرمت‌های فایل بهینه برای پردازش موازی
  • 22. اصول طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر برای تحلیل داده
  • 23. تکنیک‌های جلوگیری از نشت حافظه در پردازش‌های طولانی
  • 24. مدیریت منابع سخت‌افزاری و تنظیمات تخصیص هسته‌ها
  • 25. تلفیق Dask با سایر کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 26. روش‌های دیباگ کردن کدهای موازی در پایتون
  • 27. بهینه‌سازی عملیات فیلتر و انتخاب ستون‌ها در دیتاست‌های بزرگ
  • 28. استفاده از محاسبات تنبل برای افزایش کارایی
  • 29. مدیریت وابستگی‌های کتابخانه‌ای در محیط‌های موازی
  • 30. ارزیابی و تست عملکرد سیستم پس از بهینه‌سازی
  • 31. ملاحظات امنیتی در اجرای کدهای موازی بر روی سرورها
  • 32. مستندسازی و نگهداری کدهای بهینه‌شده برای تیم‌های داده‌کاوی
تگ‌ها: Dask Pandarallel Pandas برنامه نویسی موازی بهینه سازی کد پایتون پایتون پردازش داده های حجیم پردازش موازی تحلیل کلان داده علوم داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.