Struttura del corso
Introduzione
- Panoramica di RAPIDS funzioni e componenti
- Concetti di GPU computing
Introduttiva
- Installazione di RAPIDS
- cuDF, cUML e Dask
- Primitive, algoritmi e API
Gestione e addestramento dei dati
- Preparazione dei dati ed ETL
- Creazione di un set di training con XGBoost
- Test del modello di training
- Utilizzo dell'array CuPy
- Utilizzo di frame di dati Apache Arrow
Visualizzazione e distribuzione dei modelli
- Analisi dei grafici con cuGraph
- Implementazione di Multi-GPU con Dask
- Creazione di una dashboard interattiva con cuXfilter
- Esempi di inferenza e previsione
Risoluzione dei problemi
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Familiarità con CUDA
- Python Esperienza di programmazione
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Gli sviluppatori
Recensioni (5)
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
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Corso - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Corso - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Corso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.