Online or onsite, instructor-led live RAPIDS training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use RAPIDS to build GPU-accelerated data pipelines, workflows, and visualizations, applying machine learning algorithms, such as XGBoost, cuML, etc.
RAPIDS training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Poznań onsite live RAPIDS trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
Sala szkoleniowa znajduje się w budynku Casa Verona przy ulicy Garbary 100/63, 61-757 Poznań.
Dojście od...
Sala szkoleniowa znajduje się w budynku Casa Verona przy ulicy Garbary 100/63, 61-757 Poznań.
Dojście od skrzyżowania ulic Garbary i Estkowskiego - należy kierować się na północ, w kierunku Parku Cytadela, wzdłuż ulicy Garbary. Casa Verona to pierwszy budynek po prawej stronie. Wejścia znajdują się od strony południowej, od ulicy Garbary oraz od strony północnej (patrz mapka poniżej).
Sala szkoleniowa znajduje się na trzecim piętrze w środkowej klatce budynku.
Parking
W pobliżu sali szkoleniowej liczba miejsc parkingowych jest ograniczona, obowiązuje strefa parkowania.
Płatne parkingi znajdują się przy skrzyżowaniu ulic Garbary i Piaskowej oraz Garbary i Grochowe Łąki (patrz mapka poniżej).
RAPIDS is a suite of open source software libraries built to accelerate GPU-driven data science and analytics pipelines. It is based on Python and includes a DataFrame API that integrates with a variety of machine learning algorithms.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use RAPIDS to build GPU-accelerated data pipelines, workflows, and visualizations, applying machine learning algorithms, such as XGBoost, cuML, etc.
By the end of this training, participants will be able to:
Set up the necessary development environment to build data models with NVIDIA RAPIDS.
Understand the features, components, and advantages of RAPIDS.
Leverage GPUs to accelerate end-to-end data and analytics pipelines.
Implement GPU-accelerated data preparation and ETL with cuDF and Apache Arrow.
Learn how to perform machine learning tasks with XGBoost and cuML algorithms.
Build data visualizations and execute graph analysis with cuXfilter and cuGraph.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
To request a customized training for this course, please contact us to arrange.