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

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (2)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák