https://github.com/mauriciovazquezm/dask_class_spring2023

Sample class to explain the Dask library
https://github.com/mauriciovazquezm/dask_class_spring2023

analytics dask parallel-computing python scale

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Sample class to explain the Dask library

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/mauriciovazquezm/dask_class_spring2023
• Owner: MauricioVazquezM
• License: mit
• Created: 2023-04-11T04:30:14.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-04-17T19:15:44.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2023-12-19T15:37:29.149Z (11 months ago)
• Topics: analytics, dask, parallel-computing, python, scale
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 4.14 MB
• Stars: 2
• Watchers: 1
• Forks: 2
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# Dask Class Spring 2023



  



Dask es una biblioteca de código abierto diseñada para proporcionar paralelismo a la pila de Python existente. Dask proporciona integraciones con bibliotecas de Python como NumPy Arrays, Pandas DataFrames y scikit-learn para permitir la ejecución paralela en varios núcleos, procesadores y computadoras, sin tener que aprender nuevas bibliotecas o lenguajes.

### Tabla de contenidos

  - [Presentacion](#presentacion)

  - [Codigo](#codigo)

  - [Resources](#resources)

  - [Instrucciones Evaluacion](#instrucciones-evaluacion)

## Presentacion

- Contenido de la [presentacion](Presentacion/Dask_Presentacion.pdf):

  - ¿QUÉ ES DASK?

  - ¿POR QUÉ DASK?

  - Características

  - Ventajasde usar Dask

  - Integrados con Dask

## Codigo

- Notebooks:

  -  [Dask Basics](Codigo/daskclass_app/basics.ipynb)

  -  [Dask Data Structures](Codigo/daskclass_app/dask_data_structures.ipynb)

  -  [Dask vs Pandas](Codigo/daskclass_app/dask_vs_pandas.ipynb)

  -  [Dask Distribuido](Codigo/daskclass_app/dask_distribuido.ipynb)

  -  [Evaluacion](Codigo/daskclass_app/evaluacion.ipynb)

## Resources

- Contenido de [resources](Resources/resources.txt):

  - Recursos

  - Videos

## Instrucciones Evaluacion

- NOTAR: ES JUSTO COMO LO HICIMOS EN EL EXAMEN DE SKALAS !!

 1. Hacer CLICK en el siguiente vinculo: [evaluacion](https://classroom.github.com/a/5OLo4bUg).

 2. Buscar tu nombre en la lista despegable.

 3. Trabaja en el archivo evaluacion y, al finalizar, dale commit.