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
- Scurtă prezentare a funcțiilor și avantajelor Dask
- Calcul paralel în Python
Pornirea
- Instalarea Dask
- Bibliotecile, componente și API-urile Dask
- Cel mai bune practici și sfaturi
Scalarea NumPy, SciPy, și Pandas
- Exemple și cazuri de utilizare ale array-urilor Dask
- Blocuri și algoritmi bloc
- Suprapunerea calculului
- Statistici SciPy și LinearOperator
- Slicing și atribuire în Numpy
- DataFrames și Pandas
Internațiile Dask și Interfata Grafică
- Interfețele suportate
- Scheduler și diagnosticare
- Analiza performanței
- Calcul grafic
Optimizarea și Deploy-ul Dask
- Configurarea desfășurărilor adaptive
- Conectarea la date remote
- Depanarea programelor paralele
- Desfășurarea clustere Dask
- Lucrul cu GPU-uri
- Desfășurarea Dask în mediile cloud
Soluționarea problemelor
Rezumat și următoarele pași
Cerințe
- Experiență cu analiza datelor
- Cunoștințe de programare în Python
Audiență
- Data scientists
- Ingineri 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