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資料情報
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| 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 |
中央図書館 | 0112688908 | 371/ｾ/57 | 書庫５ | | 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 |
1001000332232 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
人間教育論 世界教育学選集 |
| 書名ヨミ |
ニンゲン キョウイクロン |
| 著者名 |
ラーフ・ウォルドー・エマソン／著
|
| 著者名ヨミ |
ラーフ ウォルドー エマソン |
| 著者名 |
市村 尚久／訳 |
| 著者名ヨミ |
イチムラ タカヒサ |
| 出版者 |
明治図書出版
|
| 出版年月 |
1971.2 |
| ページ数 |
184p |
| 大きさ |
22cm |
| 分類記号 |
371
|
| 分類記号 |
371
|
| 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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