Proposta de Comparação da Eficiência e Escalabilidade de Bibliotecas Python para Manipulação e Análise de Dados - Cirillo, Gabriel R. B.; Galante, Guilherme (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2025)
Esta proposta de pesquisa visa analisar a eficiência e escalabilidade de bibliotecas Python para manipulação e análise de dados. O objetivo central consiste em identificar as soluções mais adequadas para lidar com grandes volumes de dados, considerando o desempenho em termos de tempo de execução, uso de memória e capacidade de escalabilidade. O estudo se propõe a comparar bibliotecas como Pandas, Polars, Dask, Modin e PySpark, contribuindo para a criação de diretrizes mais eficazes no uso dessas bibliotecas.