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Struttura del corso
Introduzione
- Panoramica delle caratteristiche e dei vantaggi di Dask
- Calcolo parallelo in Python
Introduttiva
- Installazione Dask
- Dask librerie, componenti e API
- Best practice e suggerimenti
Ridimensionamento di NumPy, SciPy e Panda
- Esempi e casi d'uso di array Dask
- Blocchi e algoritmi bloccati
- Calcoli sovrapposti
- SciPy stats e LinearOperator
- Slicing e assegnazione di Numpy
- DataFrame e Panda
Dask Interni e interfaccia grafica
- Interfacce supportate
- Schedulatore e diagnostica
- Analisi delle prestazioni
- Calcolo del grafo
Ottimizzazione e distribuzione Dask
- Impostazione di distribuzioni adattive
- Connessione a dati remoti
- Debug di programmi paralleli
- Distribuzione di cluster Dask
- Lavorare con GPUs
- Distribuzione di Dask in ambienti cloud
Risoluzione dei problemi
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Esperienza nell'analisi dei dati
- Python Esperienza di programmazione
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Ingegneri del software
14 ore
Recensioni (2)
Esempi/esercizi perfettamente adattati al nostro settore
Luc - CS Group
Corso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traduzione automatica
Il fatto di avere più esercizi pratici utilizzando dati più simili a quelli che utilizziamo nei nostri progetti (immagini satellitari in formato raster)
Matthieu - CS Group
Corso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traduzione automatica