Czy masz doświadczenie w przetwarzaniu i analizie dużych ilości danych?

Да, опыт обработки и анализа больших объемов данных в Python обычно связан с использованием библиотек, таких как pandas, NumPy, Dask или PySpark.

Основные задачи при работе с большими данными:

• Эффективное чтение и запись данных (например, использование форматов Parquet, HDF5).
• Оптимизация памяти и вычислений (например, обработка данных по частям, использование генераторов).
• Параллельная и распределённая обработка (Dask, PySpark).
• Анализ и визуализация данных.

Пример чтения большого CSV с использованием pandas с обработкой по частям:

import pandas as pd

chunksize = 10 ** 6  # по 1 миллиону строк
for chunk in pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=chunksize):
    # Обработка каждого чанка отдельно
    process(chunk)

Такой подход позволяет работать с файлами, которые не помещаются в оперативную память целиком.