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Die Leistungsfähigkeit von Dask für skalierbare Data-Science-Workflows nutzen
In unserer datengetriebenen Welt stehen Unternehmen vor einer großen Herausforderung: der effizienten Verarbeitung und Analyse riesiger Datenmengen. Mit dem steigenden Datenvolumen – das bis 2025 voraussichtlich 175 Zettabyte erreichen wird – haben herkömmliche Datenverarbeitungstools oft Schwierigkeiten, Schritt zu halten.
Claude Paugh
3. Mai5 Min. Lesezeit
17 Ansichten


So nutzen Sie Python Dask für skalierbare Datenverarbeitung und -analyse
In der heutigen datengesteuerten Welt kann die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datensätze für Softwareentwickler und Datenwissenschaftler eine erhebliche Herausforderung darstellen. Herkömmliche Datenverarbeitungsbibliotheken wie Pandas sind zwar intuitiv, können jedoch bei den großen Datenmengen, die viele Organisationen verarbeiten, schwierig zu handhaben sein. Hier wird die Dask-Bibliothek unverzichtbar.
Claude Paugh
25. Apr.7 Min. Lesezeit
13 Ansichten
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