Data Science na GPU z wykorzystaniem NVIDIA RAPIDS - Plan Szkolenia

RAPIDS to zestaw otwartych bibliotek programistycznych zaprojektowanych do przyspieszenia procesów data science i analizy danych z wykorzystaniem GPU. Opiera się na języku Python i zawiera interfejs DataFrame, który integruje się z różnymi algorytmami uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą wykorzystać RAPIDS do budowania zoptymalizowanych pod kątem GPU potoków danych, przepływów pracy i wizualizacji, stosując algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, cuML itp.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do budowania modeli danych z wykorzystaniem NVIDIA RAPIDS.
• Zrozumieć funkcje, komponenty i zalety RAPIDS.
• Wykorzystać GPU do przyspieszenia kompleksowych potoków danych i analizy.
• Wdrożyć przygotowanie danych i ETL zoptymalizowane pod kątem GPU z wykorzystaniem cuDF i Apache Arrow.
• Nauczyć się wykonywać zadania uczenia maszynowego z algorytmami XGBoost i cuML.
• Tworzyć wizualizacje danych i przeprowadzać analizę grafów z wykorzystaniem cuXfilter i cuGraph.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenia w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.