Part I 확장 가능한 컴퓨팅의 빌딩 블록
CHAPTER 1 왜 확장 가능한 컴퓨팅이 중요한가?
__1.1 왜 대스크인가?
__1.2 DAG 요리하기
__1.3 확장성, 동시성과 복구
__1.4 예제 데이터셋 소개
__1.5 마치며
CHAPTER 2 대스크 시작하기
__2.1 데이터 프레임 API와의 첫 만남
__2.2 DAG 시각화하기
__2.3 작업 스케줄링
__2.4 마치며
Part II 대스크 데이터 프레임을 이용해 정형 데이터 작업하기
CHAPTER 3 대스크 데이터 프레임 소개하기
__3.1 왜 데이터 프레임을 사용하는가?
__3.2 대스크와 팬더스
__3.3 대스크 데이터 프레임의 한계
__3.4 마치며
CHAPTER 4 대스크 데이터 프레임으로 데이터 불러오기
__4.1 텍스트 파일에서 데이터 읽기
__4.2 관계형 데이터베이스에서 데이터 읽어오기
__4.3 HDFS와 S3에서 데이터 읽어오기
__4.4 파케이 형식으로 데이터 읽어오기
__4.5 마치며
CHAPTER 5 데이터 프레임의 정리와 변환
__5.1 인덱스 및 축 작업하기
__5.2 결측값 다루기
__5.3 데이터 기록하기
__5.4 요소별 연산
__5.5 데이터 프레임의 필터링과 재색인
__5.6 데이터 프레임들을 조인하고 연결하기
__5.7 텍스트 파일과 파케이 파일에 데이터 쓰기
__5.8 마치며
CHAPTER 6 데이터 프레임 요약과 분석
__6.1 기술 통계
__6.2 내장된 집계 함수
__6.3 사용자 정의 집계 함수
__6.4 롤링(윈도우 함수
__6.5 마치며
CHAPTER 7 시본 라이브러리로 데이터 프레임 시각화하기
__7.1 준비-리듀스-수집-플롯 패턴
__7.2 scatterplot 함수와 regplot 함수로 연속형 관계 시각화하기
__7.3 바이올린 플롯으로 범주형 관계 시각화하기
__7.4 히트맵으로 두 가지 범주형 관계 시
파이썬 병렬 컴퓨팅을 실현하는 대스크로 더 쉽고 효율적인 데이터 분석하기
파이썬을 이용한 데이터 작업을 경험해본 사람이라면 한 번쯤 팬더스와 넘파이 패키지를 접해봤을 것이다. 하지만 대스크라는 패키지는 조금 낯설 수 있다. 대스크는 데이터 과학 분야에서 매우 유용하게 활용할 수 있는 도구다. 특히 이 책은 ‘대용량 데이터의 병렬 처리’라는 주제를 이해하기 쉬운 비유와 상세한 설명을 통해 쉽게 풀어놓았다. 기존에 팬더스와 넘파이를 이용하여 데이터를 처리한 경험이 있는 개발자라면 코드 예제를 따라 하기만 해도 대스크의 기본 원리와 새로운 기능을 금방 파악할 수 있을 것이다. 이 책이 대스크라는 새로운 ‘강력한 무기’를 하나 더 장착할 좋은 기회가 되기를 바란다.
주요 내용
● 대규모 정형/비정형 데이터 작업하기
● 시본과 데이터 셰이더를 사용한 시각화
● 필요한 알고리즘 직접 구현하기
● Dask Distributed로 분산 앱 빌드
● 대스크 앱 패키징과 배포
