Некоторые методы оптимизации вычислений при работе с большими данными:

• Параллельная обработка, распределённые вычисления и потоковые алгоритмы. 1 Они помогают управлять и извлекать значимые выводы из обширных источников данных. 1
• Выбор эффективных структур данных. 1 Например, использование индексирующих структур, таких как B-деревья или хэш-карты, может улучшить операции поиска и извлечения информации из больших массивов данных. 1
• Фрагментированное чтение. 2 Позволяет лениво загружать данные управляемыми порциями, обрабатывая каждую порцию итеративно без необходимости загружать весь набор данных в память одновременно. 2
• Векторизация. 2 Одновременное применение операций ко всем массивам или фреймам данных с использованием оптимизированных подпрограмм повышает вычислительную эффективность. 2
• Предотвращение копирования. 2 Операции объединения в цепочку, которые изменяют исходный фрейм данных вместо создания копий, помогают минимизировать нагрузку на память. 2
• Бакетизация. 5 Разделение общей выборки случайным образом на несколько подгрупп, которые затем анализируются отдельно, снижает объём данных и ускоряет вычисления. 5

Выбор метода оптимизации зависит от конкретной задачи, типа данных и желаемых результатов. 3