Programa do Curso

Introdução

  • Visão geral das características e vantagens do Dask
  • Computação paralela em Python

Começar a trabalhar

  • Instalar Dask
  • Dask bibliotecas, componentes e APIs
  • Melhores práticas e dicas

Dimensionamento de NumPy, SciPy e Pandas

  • Exemplos e casos de utilização de arrays Dask
  • Pedaços e algoritmos bloqueados
  • Computações sobrepostas
  • [Estatísticas e LinearOperator
  • Fatiamento e atribuição de Numpy
  • DataFrames e Pandas

Dask Internos e interface gráfica

  • Interfaces suportadas
  • Programador e diagnóstico
  • Análise de desempenho
  • Computação de gráficos

Otimização e implementação Dask

  • Configurar implementações adaptativas
  • Ligação a dados remotos
  • Depuração de programas paralelos
  • Implantação de clusters Dask
  • Trabalhando com GPUs
  • Implementando Dask em ambientes de nuvem

Resolução de problemas

Resumo e próximas etapas

Requisitos

  • Experiência em análise de dados
  • Python experiência em programação

Público

  • Cientistas de dados
  • Engenheiros de software
 14 horas

Número de participantes


Preço por participante

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