Быстрый код на чистом Python, оптимизированные библиотеки и аппаратное обеспечение, позволяющее использовать все преимущества параллельной обработки данных, – это цена входа в мир машинного обучения и анализа больших данных. Книга, которую вы держите в руках, предлагает уникальные техники ускорения с акцентом на большие данные и станет вашим надежным проводником в мир оптимизации решений на базе Python. Вы узнаете, как оптимизировать работу со встроенными структурами данных и ускорить решения за счет конкурентного выполнения, а также научитесь сокращать объем занимаемой данными памяти без ущерба для их точности. Ознакомившись с тщательно проработанными примерами, вы узнаете, как добиться большей производительности популярных библиотек, таких как NumPy и Pandas, и как эффективно обрабатывать и хранить данные. Эта книга рассчитана на программистов с определенным опытом. Читая содержание книги, вы должны быть более или менее знакомы с большинством упоминающихся в нем технологий. А если вам довелось поработать с какими-то из них, вообще прекрасно. За исключением разделов, посвященных библиотекам ввода-вывода и вычислениям с помощью GPU, мы не будем сильно вдаваться в описание базовых вещей, а будем полагаться на то, что вы их и так знаете. Если в настоящее время вы пишете код и думаете о том, как сделать его максимально эффективным, эта книга точно для вас.