Naukowa analiza danych GPU z użyciem NVIDIA RAPIDS - Plan Szkolenia

RAPIDS jest zestawem otwartoźródłowych bibliotek oprogramowania stworzonym w celu przyspieszenia procesów obliczeniowych na GPU w dziedzinie nauki o danych i analizy danych. Jest oparty na Pythonie i zawiera API DataFrame, które integruje się z różnymi algorytmami uczenia maszynowego.

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

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować niezbędne środowisko deweloperskie do budowy modeli danych z NVIDIA RAPIDS.
• Zrozumieć funkcje, składniki i zalety RAPIDS.
• Wykorzystać GPU do przyspieszenia pełnych potoków danych i analizy.
• Wdrożyć zoptymalizowane pod kątem GPU przygotowanie danych i ETL za pomocą cuDF i Apache Arrow.
• Nauczyć się wykonywania zadań uczenia maszynowego z algorytmami XGBoost i cuML.
• Budować wizualizacje danych i wykonywać analizę grafu z cuXfilter i cuGraph.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.