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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über die Funktionen und Vorteile von Dask
- Paralleles Rechnen in Python
Erste Schritte
- Installation von Dask
- Dask Bibliotheken, Komponenten und APIs
- Bewährte Praktiken und Tipps
Skalierung von NumPy, SciPy, und Pandas
- Dask-Arrays - Beispiele und Anwendungsfälle
- Chunks und blockierte Algorithmen
- Überlappende Berechnungen
- SciPy stats und LinearOperator
- Numpy-Slicing und Zuweisung
- DataFrames und Pandas
Dask Interna und grafische Benutzeroberfläche
- Unterstützte Schnittstellen
- Planer und Diagnose
- Analyse der Leistung
- Graph-Berechnung
Optimieren und Einsetzen Dask
- Einrichten von adaptiven Bereitstellungen
- Verbinden mit entfernten Daten
- Parallele Programme debuggen
- Bereitstellen von Dask-Clustern
- Arbeiten mit GPUs
- Einsatz von Dask in Cloud-Umgebungen
Fehlersuche
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Datenanalyse
- Python Programmiererfahrung
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Software-Ingenieure
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