书讲述如何构建能处理大量数据的分布式数据项目。首先介绍Dask框架，描述Dask如何扩展Numpy和Pandas等常用Python库。然后介绍Dask数据帧，讨论有助于精简分析的代码模式，深入研究Seaborn的可视化，讲述Dask-ML构建机器学习模型。最后讨论如何扩展Dask应用程序，并讲述如何使用AWS和Docker构建Dask集群。本书分析NYC 2013-2017 Parking Ticket数据库中的大量数据，讨论如何分析数据集，以发现NYC趋势和模式。你将学会在自己的数据中发现类似趋势！