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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
|
| 1 |
図書情報館 | 1310686496 | 007.64/ア/ | 2階図書室 | WORK-416 | 一般図書 | 貸出禁止 | 在庫 | |
× |
関連資料
この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。
Tiago Rodrigues Antão クイープ
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 |
1008001866523 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
爆速Python 巨大データセットを扱うための高速化テクニック Programmer's SELECTION |
| 書名ヨミ |
バクソク パイソン |
| 著者名 |
Tiago Rodrigues Antão/著
|
| 著者名ヨミ |
Tiago Rodrigues Antao |
| 著者名 |
クイープ/監訳 |
| 著者名ヨミ |
クイープ |
| 出版者 |
翔泳社
|
| 出版年月 |
2024.6 |
| ページ数 |
22,329p |
| 大きさ |
23cm |
| 分類記号 |
007.64
|
| 分類記号 |
007.64
|
| ISBN |
4-7981-8373-2 |
| 内容紹介 |
効率的なPythonアプリケーションの記述をサポートする解説書。組み込み機能から、スレッディング特性、Cythonへの移行、GPUの利用まで、多面的なアプローチを紹介する。 |
| 著者紹介 |
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。バイオテクノロジー分野に従事。 |
| 件名 |
プログラミング(コンピュータ)、ビッグデータ |
| 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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