コース概要

導入

  • Dask の機能と利点の概要
  • Python の並列コンピューティング

はじめる

  • Dask をインストールしています
  • Dask ライブラリ、コンポーネント、API
  • ベストプラクティスとヒント

NumPy、SciPy、および Pandas のスケーリング

  • Dask 配列の例と使用例
  • チャンクとブロックされたアルゴリズム
  • 重複する計算
  • SciPy 統計と LinearOperator
  • ぎこちないスライスと代入
  • データフレームとPandas

Dask 内部構造とグラフィカル UI

  • サポートされているインターフェース
  • スケジューラと診断
  • パフォーマンスの分析
  • グラフ計算

最適化と導入 Dask

  • 適応型展開のセットアップ
  • リモートデータへの接続
  • 並列プログラムのデバッグ
  • Dask 個のクラスターをデプロイしています
  • GPU の操作
  • Dask をクラウド環境に導入する

トラブルシューティング

概要と次のステップ

要求

  • データ分析の経験
  • Pythonプログラミング経験

観客

  • データサイエンティスト
  • ソフトウェアエンジニア
 14 時間

参加者の人数



Price per participant

お客様の声 (5)

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