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Usando contenedores para Big Data

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En la actualidad existe una variedad bastante grande de contenedores de datos para almacenar grandes cantidades de datos en Python, tanto en memoria como en disco. En mi taller pasaremos revista a unos cuantos de los más útiles, empezando por los más básicos y generales (listas, diccionarios, NumPy/ndarray, pandas/DataFrames) a los más especializados (RDBMS, PyTables/Table/HDF5, bcolz/carray/ctable). Durante el camino se darán pistas de cuando usar unos u otros dependiendo del caso de uso.

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