Schița de curs
Introducere
- Prezentare generală a caracteristicilor și componentelor RAPIDS
- Concepte de calcul pe GPU
Noțiuni introductive
- Instalarea RAPIDS
- cuDF, cUML și Dask
- Primitive, algoritmi și API-uri
Gestionarea și formarea datelor
- Pregătirea datelor și ETL
- Crearea unui set de instruire utilizând XGBoost
- Testarea modelului de instruire
- Lucrul cu matricea CuPy
- Utilizarea cadrelor de date Apache Arrow
Vizualizarea și implementarea modelelor
- Analiza grafică cu cuGraph
- Implementarea Multi-GPU cu Dask
- Crearea unui tablou de bord interactiv cu cuXfilter
- Exemple de inferență și predicție
Depanare
Rezumat și etapele următoare
Cerințe
- Familiaritate cu CUDA
- Python experiență în programare
Audiență
- Științifici de date
- Dezvoltatorii
Mărturii (5)
Faptul de a avea mai multe exerciții practice folosind date mai asemănătoare cu cele pe care le folosim în proiectele noastre (imagini satelitare în format raster)
Matthieu - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Curs - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Curs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.