Grazie per aver inviato la tua richiesta! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Grazie per aver inviato il tuo prenotazione! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
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
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