Оптимизация вычислений для больших наборов данных может включать следующие методы:

• Бакетизация данных. 1 Общая выборка разделяется случайным образом на несколько подгрупп (бакетов), которые затем анализируются отдельно. 1 Группировка данных уменьшает количество обрабатываемых элементов, что снижает нагрузку на память и процессор. 1
• Разделение данных на фрагменты. 3 Например, с помощью опции Pandas chunksize данные делятся на фрагменты вместо того, чтобы работать с одним большим блоком. 3 При использовании этой опции создаётся объект-итератор, с помощью которого можно просматривать различные фрагменты и выполнять фильтрацию или анализ точно так же, как при загрузке полного набора данных. 3
• Использование ленивых вычислений. 3 Они позволяют отложить операцию вычисления до того момента, когда возникнет реальная необходимость в результате. 3 На основе ленивых вычислений построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. 3
• Вычисления с ускорением на GPU. 2 Ресурсоёмкая часть приложения, которая требует высокой вычислительной мощности, обрабатывается на GPU, а всё остальное выполняется на центральном процессоре (CPU). 2