Dask & Scikit-learn: Datenanalyse skalieren – auch mit wenig Hardware

Dask ermöglicht es, große Datensätze in verteilten Umgebungen zu verarbeiten, ohne dass dafür ein leistungsstarker Server erforderlich ist. Durch die Kombination mit scikit-learn lassen sich Machine‑Learning‑Modelle auf Daten anwenden, die sonst zu groß für den Arbeitsspeicher wären.

Der Artikel zeigt Schritt für Schritt, wie man Dask‑DataFrames erstellt, diese in kleinere Partitionen aufteilt und anschließend mit scikit‑learn‑Algorithmen trainiert. Dabei werden Techniken wie Persistieren, Chunking und effiziente Speicherverwaltung erläutert, die die Speicherbelastung reduzieren und die Rechenzeit verkürzen.

Besonders hervorzuheben ist die Möglichkeit, Dask in einer lokalen Umgebung mit wenigen CPU‑Kernen zu betreiben und dennoch von der Parallelisierung zu profitieren. Damit wird die Datenanalyse für Entwickler und Forscher zugänglicher, die nicht über umfangreiche Hardware verfügen.