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Dieses Buch stellt die wesentlichen Technologien vor, die die Fähigkeiten von Python für produktionsreife KI/Data Science erweitern. Es argumentiert, dass moderne Systeme eine Polyglot-Architektur erfordern, in der Python Workflows orchestriert, während leistungskritische Komponenten mit spezialisierten Werkzeugen erstellt werden: Rust für sichere Systemprogrammierung, Julia für numerische Berechnungen, Mojo für KI-Infrastruktur, Hochleistungsdatenbanken (OLAP/Vektor), Apache Arrow für kopierfreien Datenaustausch, CUDA/GPUs für paralleles Rechnen und Kubernetes für skalierbare Orchestrierung. Der Leitfaden bietet einen Fahrplan für Datenexperten, um robuste, effiziente und skalierbare Systeme zu bauen, indem sie das richtige Werkzeug für jede Aufgabe im Stack auswählen.
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