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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über die Funktionen und Vorteile von Dask
- Paralleles Rechnen in Python
Erste Schritte
- Dask installieren
- Dask-Bibliotheken, -Komponenten und -APIs
- Bester Praxis und Tipps
Skalierung von NumPy, SciPy und Pandas
- Beispiele und Anwendungsfälle für Dask-Arrays
- Chunks und blockweise Algorithmen
- Überlappende Berechnungen
- SciPy stats und LinearOperator
- Numpy-Slicing und -Zuweisung
- DataFrames und Pandas
Dask-Interna und grafische Benutzeroberfläche
- Unterstützte Schnittstellen
- Scheduler und Diagnosewerkzeuge
- Leistungsanalyse
- Graphische Berechnungen
Optimierung und Bereitstellung von Dask
- Anpassbare Bereitstellungen einrichten
- Auf ferne Daten zugreifen
- Fehler in parallelen Programmen beheben
- Dask-Cluster bereitstellen
- Mit GPUs arbeiten
- Dask in der Cloud bereitstellen
Fehlerbehebung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Datenanalyse
- Python-Programmiererfahrung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Softwareentwickler
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Beispiele/Übungen, die perfekt auf unseren Bereich zugeschnitten sind
Luc - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Maschinelle Übersetzung
Die Tatsache, dass wir mehr praktische Übungen mit Daten durchführen können, die denen ähneln, die wir in unseren Projekten verwenden (Satellitenbilder im Rasterformat)
Matthieu - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Maschinelle Übersetzung