Course Outline

Introductie

  • Overzicht van Dask kenmerken en voordelen
  • Parallel computergebruik in Python

Slag

  • Installeren Dask
  • Dask Bibliotheken, componenten en API's
  • Praktische tips en tips

NumPy, SciPy en Pandas schalen

  • Dask Voorbeelden van arrays en gebruiksscenario's
  • Brokken en geblokkeerde algoritmen
  • Overlappende berekeningen
  • SciPy statistieken en LinearOperator
  • Numpy snijden en toewijzen
  • DataFrames en Pandas

Dask Interne onderdelen en grafische gebruikersinterface

  • Ondersteunde interfaces
  • Planner en diagnostiek
  • Prestaties analyseren
  • Grafiek berekening

Optimaliseren en implementeren Dask

  • Adaptieve implementaties instellen
  • Verbinding maken met externe gegevens
  • Fouten opsporen in parallelle programma's
  • Dask clusters implementeren
  • Werken met GPUs
  • Implementeren van Dask in cloudomgevingen

Probleemoplossing

Samenvatting en volgende stappen

Requirements

  • Ervaring met data-analyse
  • Python programmeerervaring

Publiek

  • Datawetenschappers
  • Software-ingenieurs
  14 Hours

Getuigenissen (3)

Related Courses

Related Categories