蔵書情報
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書誌情報
| 書名 |
「地域の図書館サービス充実支援事業」に関する調査結果報告書
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| 出版者 |
インテージ
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| 出版年月 |
2009.3 |
この資料に対する操作
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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
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| 1 |
山の手 | 7012670852 | 015/チ/ | 書庫2 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
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プログラミング(コンピュータ) ビッグデータ
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1008000190086 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
「地域の図書館サービス充実支援事業」に関する調査結果報告書 |
| 書名ヨミ |
チイキ ノ トショカン サービス ジュウジツ シエン ジギョウ ニ カンスル チョウサ ケッカ ホウコクショ |
| 出版者 |
インテージ
|
| 出版年月 |
2009.3 |
| ページ数 |
168,5p |
| 大きさ |
30cm |
| 分類記号 |
015
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| 分類記号 |
015
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| 件名 |
図書館サービス |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)内容紹介 |
本書の目的は、Pythonエコシステムでより効率的なアプリケーションを記述する手助けをすることにあります。より効率的とは、コードが使うCPUサイクル、ストレージ領域、ネットワーク通信が少なくなることを意味します。本書では、パフォーマンスの問題に総合的なアプローチでのぞみます。ピュアPythonでのコード最適化テクニックについて説明するだけではなく、NumPyやpandasなど広く使われているデータライブラリの効率的な使い方についても検討します。Pythonでは十分なパフォーマンスが得られないケースがあるため、スピードがさらに求められる場合はCythonについても検討します。この総合的なアプローチの一環として、コードの設計にハードウェアが与える影響にも目を向け、現代のコンピュータアーキテクチャがアルゴリズムのパフォーマンスにおよぼす影響を分析します。また、ネットワークアーキテクチャが効率におよぼす影響と、高速なデータ分析でのGPUコンピューティングの使い方も調べます。 |
| (他の紹介)目次 |
1 基礎的なアプローチ(データ処理の効率化が急がれている 組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す 並行性、並列性、非同期処理 ハイパフォーマンスなNumPy) 2 ハードウェア(Cythonを使って重要なコードを再実装する メモリ階層、ストレージ、ネットワーク) 3 現代のデータ処理のためのアプリケーションとライブラリ(ハイパフォーマンスなpandasとApache Arrow ビッグデータの格納) 4 高度なトピック(GPUコンピューティングを使ったデータ分析 Daskを使ったビッグデータの分析) 付録A 環境のセットアップ 付録B Numbaを使って効率的な低レベルコードを生成する |
| (他の紹介)著者紹介 |
アントン,チアゴ・ロドリゲス 情報学の工学士号とバイオインフォマティクスの博士号を持つ。現在はバイオテクノロジー分野に従事している。科学計算とデータエンジニアリングのタスクを実行するためにPythonとそのすべてのライブラリを使っている。アルゴリズムの重要な部分を最適化するために、CやRustなどの低水準言語をよく使っている。現在はAmazon AWSベースのインフラで開発を行っているが、キャリアの大部分ではオンプレミスのコンピューティングクラウドと科学クラウドを使っていた。業界での活動に加えて、科学計算の研究では、ケンブリッジ大学とオックスフォード大学でデータ分析のポスドクを務めた経験がある。モンタナ大学では、リサーチサイエンティストとして生物学データを分析するための科学計算インフラ全体を一から開発した(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
内容細目表
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