GPU-basierte Datenwissenschaft mit NVIDIA RAPIDS Schulung

RAPIDS ist eine Suite von Open-Source-Softwarebibliotheken, die entwickelt wurden, um GPU-getriebene Datenwissenschaft und -analysepipelines zu beschleunigen. Sie basiert auf Python und enthält ein DataFrame-API, das sich nahtlos mit verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen integriert.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Trainingsveranstaltung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die RAPIDS verwenden möchten, um GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen zu erstellen, wobei maschinelle Lernalgorithmen wie XGBoost, cuML etc. angewendet werden.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von Datamodels mit NVIDIA RAPIDS einzurichten.
• Die Eigenschaften, Komponenten und Vorteile von RAPIDS zu verstehen.
• GPUs zur Beschleunigung von End-to-End-Daten- und Analysepipelines einzusetzen.
• GPU-beschleunigte Datenaufbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow zu implementieren.
• Maschinelle Lernmethoden mit XGBoost- und cuML-Algorithmen zu erlernen.
• Datenvisualisierungen zu erstellen und Graphenanalyse mit cuXfilter und cuGraph durchzuführen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viel Übung und Praxis.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Trainingseinheit für diesen Kurs kontaktieren Sie uns, um dies zu vereinbaren.