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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
Declaração de Clientes (3)
Dużo cierpliwości
Mateusz - WestWind Energy Polska Sp. z o.o.
Curso - ArcGIS for Spatial Analysis
O formador adaptou os materiais e os conteúdos de acordo com o que pensava ser melhor para nós e conseguiu. A qualidade da formação foi excelente.
Jorge Sanchez Hernandez - CSMART - Carnival
Curso - QGIS for Geographic Information System
Machine Translated
I genuinely enjoyed the lots of labs and practices.