Guest
⚡️ - наш телеграм для всех, кто учит и любит машинное обучении ⚡️ - вся база по python ⚡️ - крутая папка для разработчиков В этом видеоуроке мы научимся загружать огромные датасеты в Python с помощью библиотеки Pandas. Мы рассмотрим все этапы работы с большими объемами данных, начиная от выбора правильного формата файла до оптимизации производительности вашего кода. Для начала мы обсудим, какие типы данных лучше всего подходят для больших наборов данных и почему CSV файлы часто становятся неэффективными при работе с ними. Затем мы перейдем к использованию библиотек, таких как Dask и HDF5, которые позволяют работать с огромными наборами данных гораздо быстрее и эффективнее. Мы также покажем, как правильно структурировать ваш код, чтобы он работал максимально быстро и без ошибок. Это включает в себя использование параллельных вычислений, распределение задач между несколькими процессорами и многое другое. К концу этого урока вы будете готовы к работе с любым большим набором данных, который может встретиться вам в вашей профессиональной деятельности.
