お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
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
お客様の声 (2)
ドメインに完全適応された例題・練習問題
Luc - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
機械翻訳
より実践的な演習を多く行い、私たちのプロジェクトで使用するデータ(ラスター形式の衛星画像)に近いデータを使用すること
Matthieu - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
機械翻訳