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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
お客様の声 (2)
私たちの分野に完璧に適合した例/演習
Luc - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
私たちのプロジェクトで使用しているデータ(ラスター形式の衛星画像)とより類似したデータを使用して、より実践的な演習を行えること
Matthieu - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated