Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
- Prezentare generală a caracteristicilor și avantajelor Dask
- Calculul paralel în Python
Începutul
- Instalarea Dask
- Biblioteci, componente și API-uri Dask
- Bune practici și sfaturi
Scalarea NumPy, SciPy și Pandas
- Exemple și cazuri de utilizare pentru Dask arrays
- Chunks și algoritmi blocati
- Calculul suprapus
- SciPy stats și LinearOperator
- Numpy slicing și atribuire
- DataFrames și Pandas
Interiorul Dask și Interfața Grafică
- Interfețe suportate
- Scheduler și diagnosticare
- Analiza performanței
- Calculul grafic
Optimizarea și Implementarea Dask
- Configurarea implementărilor adaptive
- Conectarea la date la distanță
- Depanarea programelor paralele
- Implementarea clusterelor Dask
- Lucrul cu GPU-uri
- Implementarea Dask în medii cloud
Depanare
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în analiza datelor
- Experiență în programarea Python
Public țintă
- Specialiști în știința datelor
- Ingineri de software
14 Ore
Mărturii (2)
Exemplele/exercițiile perfect adaptate domeniului nostru
Luc - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Faptul că există mai multe exerciții practice care folosesc date mai similare cu cele pe care le utilizăm în proiectele noastre (imaginea satelitării în format rastersc)
Matthieu - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina