Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés
- A Dask funkcióinak és előnyeinek áttekintése
- Párhuzamos számítások Pythonban
Bevezetés a használatba
- A Dask telepítése
- Dask könyvtárak, komponensek és API-k
- Ajánlott eljárások és tippek
NumPy, SciPy és Pandas skálázása
- Dask tömbök példák és használati esetek
- Darabolás és blokkos algoritmusok
- Számítások átfedése
- SciPy statisztika és LinearOperator
- NumPy szeletelés és hozzárendelés
- DataFrame-ek és Pandas
Dask belső működése és grafikus felület
- Támogatott interfészek
- Ütemező és diagnosztika
- Teljesítményelemzés
- Grafikus számítások
A Dask optimalizálása és üzembe helyezése
- Adaptív üzembe helyezések beállítása
- Kapcsolódás távoli adatokhoz
- Párhuzamos programok hibakeresése
- Dask klaszterek üzembe helyezése
- GPU-k használata
- Dask üzembe helyezése felhő környezetekben
Hibaelhárítás
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Tapasztalat az adatelemzésben
- Python programozási tapasztalat
Célközönség
- Adattudósok
- Szoftvermérnökök
14 Órák
Vélemények (2)
Példák és gyakorlati feladatok, amelyek tökéletesen illeszknek a területünkre
Luc - CS Group
Kurzus - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Gépi fordítás
A gyakorlati feladatok száma, amelyek hasonló adatokat használnak azokhoz, amit projektjeinkben alkalmazunk (minta: műholdas képek raszterformátumban)
Matthieu - CS Group
Kurzus - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Gépi fordítás