コース概要

導入

  • Daskの特徴と利点の概要
  • Pythonでの並列計算

開始方法

  • Daskのインストール
  • 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、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アルゴリズム
  • 計算の重複
  • SciPy statsとLinearOperator
  • Numpyのスライシングと代入
  • DataFramesとPandas

Daskの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ツール
  • パフォーマンス分析
  • グラフ計算

Daskの最適化とデプロイ

  • アダプティブデプロイメントのセットアップ
  • リモートデータへの接続
  • 並列プログラムのデバッグ
  • Daskクラスタのデプロイ
  • GPUとの連携
  • クラウド環境でのDaskのデプロイ

トラブルシューティング

まとめと次のステップ

要求

  • データ分析の経験
  • Pythonプログラミングの経験

対象者

  • 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


参加者1人あたりの価格

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今後のコース

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