Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie

  • Przegląd funkcji i zalet Dask
  • Przetwarzanie równoległe w Pythonie

Rozpoczęcie pracy

  • Instalacja Dask
  • Biblioteki, komponenty i API Dask
  • Najlepsze praktyki i wskazówki

Skalowanie NumPy, SciPy i Pandas

  • Przykłady i przypadki użycia tablic Dask
  • Fragmenty i algorytmy blokowe
  • Nakładanie się obliczeń
  • Statystyki SciPy i LinearOperator
  • Przypisywanie i cięcie w Numpy
  • DataFrames i Pandas

Wewnętrzne mechanizmy Dask i interfejs graficzny

  • Obsługiwane interfejsy
  • Planista i diagnostyka
  • Analiza wydajności
  • Obliczenia graficzne

Optymalizacja i wdrażanie Dask

  • Konfigurowanie adaptacyjnych wdrożeń
  • 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
  • Doświadczenie w programowaniu w Pythonie

Odbiorcy

  • Analitycy danych
  • Inżynierowie oprogramowania
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie