PYTHON_JOB_INTERVIEW Telegram 1188
NVIDIA показала 7 простых «приемов» на Python, которые мгновенно ускоряют Data Science-пайплайны — без переписывания кода.

🔹 В чём идея?

Многие привычные библиотеки (pandas, NumPy, scikit-learn) можно заменить их GPU-версией, сохранив API.

Это даёт прирост скорости в десятки раз.

🟠 Drop-in замены в коде:
- pandas%load_ext cudf.pandas
- polars.collect(engine="gpu")
- scikit-learn%load_ext cuml.accel
- xgboostdevice="cuda"
- umap%load_ext cuml.accel
- hdbscan%load_ext cuml.accel
- networkx%env NX_CUGRAPH_AUTOCONFIG=True

🚀 Плюсы:
- Минимальные изменения кода (API почти идентичен).
- GPU-ускорение: от 10х до 100х быстрее на больших данных.
- Отлично подходит для ETL, ML и обработки сигналов.

Если ты работаешь с большими данными в Python, достаточно «заменить импорт» и получить колоссальный прирост скорости без боли и переписывания кода.

🚀 Подробнее: developer.nvidia.com/blog/7-drop-in-replacements-to-instantly-speed-up-your-python-data-science-workflows

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9👍3🔥2



tgoop.com/python_job_interview/1188
Create:
Last Update:

NVIDIA показала 7 простых «приемов» на Python, которые мгновенно ускоряют Data Science-пайплайны — без переписывания кода.

🔹 В чём идея?

Многие привычные библиотеки (pandas, NumPy, scikit-learn) можно заменить их GPU-версией, сохранив API.

Это даёт прирост скорости в десятки раз.

🟠 Drop-in замены в коде:
- pandas%load_ext cudf.pandas
- polars.collect(engine="gpu")
- scikit-learn%load_ext cuml.accel
- xgboostdevice="cuda"
- umap%load_ext cuml.accel
- hdbscan%load_ext cuml.accel
- networkx%env NX_CUGRAPH_AUTOCONFIG=True

🚀 Плюсы:
- Минимальные изменения кода (API почти идентичен).
- GPU-ускорение: от 10х до 100х быстрее на больших данных.
- Отлично подходит для ETL, ML и обработки сигналов.

Если ты работаешь с большими данными в Python, достаточно «заменить импорт» и получить колоссальный прирост скорости без боли и переписывания кода.

🚀 Подробнее: developer.nvidia.com/blog/7-drop-in-replacements-to-instantly-speed-up-your-python-data-science-workflows

@data_analysis_ml

BY Python вопросы с собеседований











Share with your friend now:
tgoop.com/python_job_interview/1188

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Activate up to 20 bots Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up. Unlimited number of subscribers per channel To delete a channel with over 1,000 subscribers, you need to contact user support Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place.
from us


Telegram Python вопросы с собеседований
FROM American