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Grupo de discusión sobre el lenguaje Python en español
Sería empezar viendo los logs, pero tampoco es algo que tenga que ver con Python
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Jaja el ego de Jesús es más alto que mi salario
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Ya con eso ultimo ya es ventaja mas liviano
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depende, si quieres hacer operaciones "más rápidas" de manera nativa puedes usar la librería array es mas eficiente para números
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Vale, eso es otra cosa. Si sabes docker/k8s es un plus.
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Depende de tu empleador? Normalmente, la gente que gestiona el clúster suele ser un departamente independiente, el levantar los clúster por ti solo es más de froma educativa o a menos que te dediques a esas cosas en tu dia a dia. Pero, si tu objetivo es el desarrollo, mejor es solo lanzar los notebooks. El enfoque actual es que las empresas prescindan del on-premise (por espacio y escalibilidad), y usan un enfoque hibrido. Los clúster modernos se levantan en el momento de horario laboral y se apagan al a la 6pm o se levantan al ejecutarse el batch y luego se eliminan esos recursos. Sin embargo, los datos se persisten en buckets, estos clúster usan algún tipo de protocolo para guardar los datos.
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No me gusta que hagan flooding. Edison ha sido temporalmente silenciado por 1 minuto.
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Cuando estudiaba la UNI nos montó un clúster donde haciamos las prácticas. En el curro, pues dependia del cliente si lo tenia en on-premise o cloud. Para, prácticar por ti solo (con las limitaciones) la mejor opción es usar "databricks community edition". https://www.databricks.com/es/learn/free-edition
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El problema que veo es como vas a practicar con spark?
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Buenas tarde puede recomendar buenos libros así sea de pago o recurso para practicar y aprender pyspark y big data en Python
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En la acelaración con GPU si que notas la diferencia cuando haces cáculos matriciales.
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Por cierto alguien me puede recomendar un buen curso para manejar pyspark y big data en Python
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numpy al parecer esta en c mayormente ... y python ... para poder usarlo
fortran es poco
segun su git
mala mia alli
pero ya aclarando je
Comunidad me puede ayudar tengo Linux mint que me consume 900 MB de ran tengo Docker con el contenedor de apache superset pero cuando entro a localhost:8088 se queda dando vuelta
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corregido, me comí la última p del link 🥹😄
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diría que ha retomado fuerza (gopher y gemini, gemini el bueno, hay que aclarar) porque mucha gente siente y expresa lo mismo que vos en tu post de estos días "me gustaba más la web de los 90". En la medida en que más personas volvamos a usar protocolos alternativos al sobre-explotado (y mayormente mal utilizado) web, entonces esos otros protocolos florecerán (re-florecerán). El riesgo es que vengan a invadirlos y dañarlos (como hicieron con la web), y luego se encuentre uno un gopher-hole con publicidad. Bueno, al menos sabemos que la publicidad será en ascii-art...
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Aún recuerdas el LOGO? ¡Tortuga, Avanza 10!
python tiene el modulo turtle :)
https://www.commodorespain.es/aun-recuerdas-el-logo-tortuga-avanza-10/
https://github.com/DataTalksClub/data-engineering-zoomcamp
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Si uso dos lapto para tirar varios Docker o debo migrar a cloud
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Este curso no esta mal, esta un poco desactualizado, pero para arrancar puedes tirar de el. https://www.youtube.com/watch?v=94w6hPk7nkM
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Hay varios enfoques: (1) Te lo montas en local con varios dockers (orquestado con un docker compose) y tienes una máquina más o menos descentes (2) Usar algún proveedor de cloud (GCP, AWS, Azure/Fabric, Databricks), (3) Algo intermedio como Databricks comunity.
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https://aprenderbigdata.com/mejores-libros-big-data/
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Men yo use numpy y es una locura es como usar SQL pero de una manera más fácil manejando los datos
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de big data no se mucho
pregunta en la seccion datos , ml ... a ver si tienes suerte je
Y su core esta escrito en C y C++. Además, si quieres ejecutar en GPUs necesitas CuPy
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