Programa do Curso
Introdução
- Panorâmica das características e componentes de RAPIDS
- Conceitos de computação GPU
Começar a trabalhar
- Instalando o RAPIDS
- cuDF, cUML e Dask
- Primitivas, algoritmos e APIs
Gestão e formação de dados
- Preparação de dados e ETL
- Criação de um conjunto de treino utilizando o XGBoost
- Testar o modelo de treino
- Trabalhar com a matriz CuPy
- Utilizar quadros de dados Apache Arrow
Visualização e implementação de modelos
- Análise de gráficos com cuGraph
- Implementando Multi-GPU com Dask
- Criando um painel de controle interativo com cuXfilter
- Exemplos de inferência e previsão
Resolução de problemas
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Familiaridade com CUDA
- Python experiência em programação
Público
- Cientistas de dados
- Desenvolvedores
Declaração de Clientes (5)
Exemplos/exercícios perfeitamente adaptados ao nosso domínio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
O formador estava muito disponível para responder a todo o tipo de perguntas que eu fazia
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Curso - Build REST APIs with Python and Flask
Transferência dos conhecimentos práticos e da experiência do formador.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Curso - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.