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 funkciók és előnyök áttekintése
- Párhuzamos számítástechnika a Python-ban
Elkezdeni
- Dask telepítése
- Dask könyvtárak, összetevők és API-k
- A legjobb gyakorlatok és tippek
A NumPy, SciPy és Pandas méretezése
- Dask tömbök példái és használati esetei
- Darabok és blokkolt algoritmusok
- Átfedő számítások
- SciPy statisztikák és a LinearOperator
- Numpy szeletelés és hozzárendelés
- DataFrames és Pandas
Dask Belső és grafikus felhasználói felület
- Támogatott interfészek
- Ütemező és diagnosztika
- A teljesítmény elemzése
- Grafikon számítás
Optimalizálás és üzembe helyezés Dask
- Adaptív telepítések beállítása
- Csatlakozás távoli adatokhoz
- Párhuzamos programok hibakeresése
- Dask fürt telepítése
- Munka a következőkkel: GPU
- A Dask telepítése felhőkörnyezetekben
Hibaelhárítás
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Adatelemzésben szerzett tapasztalat
- Python programozási tapasztalat
Közönség
- Adattudósok
- Szoftvermérnökök
14 Órák
Vélemények (2)
Példák/gyakorlatok tökéletesen illeszkednek a mi tartományunkhoz
Luc - CS Group
Kurzus - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Gépi fordítás
Az a tény, hogy több gyakorlati gyakorlatunk van, több hasonló adat felhasználásával, mint amit projekteinkben használunk (műholdképek raszteres formátumban)
Matthieu - CS Group
Kurzus - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Gépi fordítás