In an era where artificial intelligence (AI) is reshaping enterprises across the globe—be it in healthcare, finance, or manufacturing—it’s hard to overstate the transformation that AI has had on businesses, regardless of industry or size. At Cloudera, we recognize the urgent need for bold steps to harness this potential and dramatically accelerate the time to […] Read blog post
2017 is shaping up to be an exciting year in Python data development. In this post I’ll give you a flavor of what to expect from my end. In follow up blog posts, I plan to go into more depth about how all the pieces fit together. I have been a bit delinquent in blogging in 2016, since my hands have been quite full doing development and working on the 2nd edition of Python for Data Analysis. I am g
I’m super excited to be involved in the new open source Apache Arrow community initiative. For Python (and R, too!), it will help enable Substantially improved data access speeds Closer to native performance Python extensions for big data systems like Apache Spark New in-memory analytics functionality for nested / JSON-like data There’s plenty of places you can learn more about Arrow, but this pos
About Red Data Tools Red Data Tools is a project that provides data processing tools for Ruby. Our policies: Collaborate across the Ruby community We collaborate with the Ruby community and other communities. For example, we use Apache Arrow, shared with many languages, and join in development of Apache Arrow to share benefits. Acting rather than blaming We spend our time writing code, writing tes
Description Apache Arrowはデータ分析システム間でのデータ交換を効率化することを目的としたデータフォーマットです。pandasやApache SparkやRなど主要なデータ分析システムはApache Arrowの対応を進めています。近い将来、データ分析システム間でのデータ交換はApache Arrowを使う状態になるでしょう。RubyもApache Arrowに対応することで既存のデータ分析システムとデータ交換できるようになります。これで、Rubyもデータ分析システムの一部でデータ処理をできるようになります! Page: 1 RubyもApache Arrowで データ処理言語の 仲間入り 須藤功平 クリアコード DataScience.rbワークショップ 2017-05-19 RubyもApache Arrowでデータ処理言語の仲間入り Powered by Rab
始めに:pandasの作者であるWes McKinneyさんがPythonのデータツール関連でとても興味深いblogを書かれているので、翻訳して日本のPyDataコミュニティに公開してもいいでしょうか、とお聞きしたところ、快諾をいただきましたので少しずつ訳して公開していこうと思っています。 (原文:http://wesmckinney.com/blog/outlook-for-2017/ ) 2016/12/27 Python dataの開発に関して、2017はエキサイティングな年になりそうです。このポストでは、私から提供できそうなものについて書いていきます。それぞれのピースを全体としてどうまとめていくつもりなのか、詳しくは今後のポストで書いていきます。2016年は開発とPython for Data Analysisの第2版の作業で完全に手一杯でblogはあまり書けませんでした。2017
Format Apache Arrow defines a language-independent columnar memory format for flat and hierarchical data, organized for efficient analytic operations on modern hardware like CPUs and GPUs. The Arrow memory format also supports zero-copy reads for lightning-fast data access without serialization overhead. Learn more about the design or read the specification. Libraries Arrow's libraries implement t
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