Struttura del corso

Introduzione

  • Panoramica delle funzionalità e dei vantaggi di Dask
  • Calcolo parallelo in Python

Iniziare con Dask

  • Installazione di Dask
  • Librerie, componenti e API di Dask
  • Migliori pratiche e consigli

Scalare NumPy, SciPy e Pandas

  • Esempi e casi d'uso di array Dask
  • Blocchi e algoritmi bloccati
  • Calcoli sovrapposti
  • Stats SciPy e LinearOperator
  • Slicing e assegnazione Numpy
  • DataFrames e Pandas

Interni di Dask e Interfaccia Grafica

  • Interfacce supportate
  • Scheduler e diagnostica
  • Analisi delle prestazioni
  • Calcolo del grafo

Ottimizzazione e Distribuzione di Dask

  • Configurare distribuzioni adattive
  • Connettersi a dati remoti
  • Debugging di programmi paralleli
  • Distribuire cluster Dask
  • Lavorare con GPU
  • Distribuire Dask su ambienti cloud

Risoluzione dei problemi

Riassunto e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Esperienza nell'analisi dei dati
  • Esperti in programmazione Python

Pubblico di Riferimento

  • Data scientists
  • Software engineers
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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