Python ad alte prestazioni, 2a edizione

Capitolo 12. Lezioni dal campo

Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: [e-mail]

Domande a cui sarai in grado di rispondere dopo questo capitolo

• Come fanno le start-up di successo a gestire grandi volumi di dati e l'apprendimento automatico?

• Quali sono le tecnologie di monitoraggio e distribuzione che mantengono i sistemi stabili?

• Quali lezioni hanno imparato i CTO di successo sulle loro tecnologie e sui loro team?

• Quanto può essere diffuso PyPy?

In questo capitolo abbiamo raccolto le storie di aziende di successo che utilizzano Python in situazioni di alto volume di dati e di velocità critica. Le storie sono scritte da persone chiave di ogni organizzazione che hanno molti anni di esperienza e che condividono non solo le loro scelte tecnologiche, ma anche una parte della loro saggezza conquistata con fatica. Abbiamo quattro nuovi fantastici racconti di altri esperti del settore. Abbiamo anche mantenuto le "Lezioni dal campo" della prima edizione di questo libro; i loro titoli sono contrassegnati dalla dicitura "(2014)".

Semplificare le pipeline di feature engineering conFeature-engine

Soledad Galli (trainindata.com)

Soledad Galli è la principale scienziata dei dati e fondatrice di Train in Data. Ha esperienza nel settore finanziario e assicurativo, ha ricevuto un Data Leadership Award nel 2018 ed è stata selezionata come una delle "Top Voices" di LinkedIn nel campo della scienza ...