Plan Szkolenia

Wprowadzenie

  • Przegląd funkcji i zalet Dask
  • Obliczenia równoległe w Python

Pierwsze kroki

  • Instalowanie Dask
  • Dask bibliotek, komponentów i interfejsów API
  • Najlepsze praktyki i wskazówki

Skalowanie NumPy, SciPy i Pandas

  • Przykłady i przypadki użycia tablic Dask
  • Fragmenty i zablokowane algorytmy
  • Nakładające się obliczenia
  • SciPy statystyki i LinearOperator
  • Wycinanie i przypisywanie Numpy
  • DataFrames i Pandas

Dask Elementy wewnętrzne i graficzny interfejs użytkownika

  • Obsługiwane interfejsy
  • Harmonogram i diagnostyka
  • Analiza wydajności
  • Obliczanie wykresów

Optymalizacja i wdrażanie Dask

  • Konfigurowanie wdrożeń adaptacyjnych
  • Łączenie się z danymi zdalnymi
  • Debugowanie programów równoległych
  • Wdrażanie klastrów Dask
  • Praca z GPU
  • Wdrażanie Dask w środowiskach chmurowych

Rozwiązywanie problemów

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie w analizie danych
  • Python doświadczenie w programowaniu

Publiczność

  • Naukowcy danych
  • Inżynierowie oprogramowania
 14 godzin

Liczba uczestników



Cena za uczestnika

Opinie uczestników (2)

Powiązane Kategorie