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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 (3)
Dużo cierpliwości
Mateusz - WestWind Energy Polska Sp. z o.o.
Kurs - ArcGIS for Spatial Analysis
Der Ausbilder passte die Materialien und Inhalte an das an, was seiner Meinung nach für uns am besten geeignet war, und er hatte Erfolg. Die Qualität der Schulung war ausgezeichnet.
Jorge Sanchez Hernandez - CSMART - Carnival
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
I genuinely enjoyed the lots of labs and practices.