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

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite