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この章では、Daskと遅延評価の基本を学びます。章の終わりには、並列処理やマルチスレッドを使って、ほぼあらゆるPythonコードを高速化できるようになります。これら2つのタスクスケジューリング手法の違いと、どの状況でどちらが適しているかも身につけます。
ここでは、Dask arrays と Dask DataFrames を使って大規模な構造化データを分析する方法を学びます。NumPy と pandas の知識を、メモリに収まりきらないデータにも簡単に応用できることを体験します。
あらゆる種類のデータを処理しましょう。Dask bag を使って、非構造化のテキストデータ、半構造化の JSON データ、さらには録音された音声データまで、効率よく処理する方法を学びます。
Daskの力を活用してMachine Learningモデルを学習させましょう。Dask-MLパッケージを使ってビッグデータ上でMachine Learningモデルを学習する方法や、プロセスとスレッドを組み合わせてDaskの計算を分散し、さらに高速化する方法を学びます。
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