Скачать с ютуб видео Accelerating Geospatial Computing in R and Python Using Apache Arrow

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Accelerating Geospatial Computing in R and Python Using Apache Arrow в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Accelerating Geospatial Computing in R and Python Using Apache Arrow или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Accelerating Geospatial Computing in R and Python Using Apache Arrow в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Accelerating Geospatial Computing in R and Python Using Apache Arrow

Speakers: Dewey Dunnington, Senior R Developer at Voltron Data and Joris Van den Bossche, Software Engineer at Voltron Data The Apache Arrow and Apache Parquet ecosystems provide a flexible and efficient in-memory and on-disk format for tabular data. With implementations in most languages, Apache Arrow supports a growing set of tools and analytical workflows. In this talk, Dewey and Joris introduce a geospatial extension to the Parquet file format (GeoParquet) and a geospatial extension to the Arrow columnar format (GeoArrow). Collectively, they demonstrate the potential for faster, more composable, and more efficient geospatial workflows leveraging Arrow-based formats and tools.

Comments