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Programa do Curso
Introdução
- Visão geral das funcionalidades e vantagens do Dask
- Computação paralela em Python
Começando
- Instalando o Dask
- Bibliotecas, componentes e APIs do Dask
- Melhores práticas e dicas
Escalar NumPy, SciPy e Pandas
- Exemplos de uso de arrays do Dask
- Blocos e algoritmos divididos em partes
- Cálculos superpostos
- Estatísticas SciPy e LinearOperator
- Fatiamento e atribuição do Numpy
- DataFrames e Pandas
Internos do Dask e Interface Gráfica
- Interfaces suportadas
- Agendador e diagnósticos
- Analisando desempenho
- Cálculo gráfico
Otimizando e Implementando o Dask
- Configurando implementações adaptativas
- Conectando-se a dados remotos
- Depurando programas paralelos
- Implementando clusters do Dask
- Trabalhando com GPUs
- Implementando o Dask em ambientes de nuvem
Solução de problemas
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Experiência com análise de dados
- Experiência com programação Python
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de software
14 Horas
Declaração de Clientes (2)
Exemplos/exercícios perfeitamente adaptados ao nosso domínio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Máquina Traduzida
O facto de ter mais exercícios práticos utilizando dados mais semelhantes aos que utilizamos nos nossos projectos (imagens de satélite em formato raster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Máquina Traduzida