Schița de curs

Introducere

  • Prezentare generală a caracteristicilor și avantajelor Dask
  • Calculul paralel în Python

Noțiuni introductive

  • Instalare Dask
  • Dask biblioteci, componente și API-uri
  • Cele mai bune practici și sfaturi

Scalarea NumPy, SciPy și Pandas

  • Exemple de matrici Dask și cazuri de utilizare
  • Chunks și algoritmi blocați
  • Suprapunerea calculelor
  • SciPy statistici și LinearOperator
  • Felierea și atribuirea Numpy
  • DataFrames și Pandas

Dask Interioare și interfață grafică

  • Interfețe acceptate
  • Programator și diagnosticare
  • Analiza performanțelor
  • Calculul grafic

Optimizarea și implementarea Dask

  • Configurarea implementărilor adaptive
  • Conectarea la date la distanță
  • Depanarea programelor paralele
  • Implementarea clusterelor Dask
  • Lucrul cu GPUs
  • Implementarea Dask în medii cloud

Depanare

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Experiență cu analiza datelor
  • Python experiență în programare

Audiență

  • Științifici de date
  • Inginerii de software
  14 ore
 

Mărturii (5)

Cursuri înrudite

QGIS for Geographic Information System

  21 ore

Categorii înrudite