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Plan du cours
Introduction
- Aperçu des caractéristiques et des avantages de Dask
- Le calcul parallèle dans Python
Pour commencer
- Installation Dask
- Dask bibliothèques, composants et API
- Meilleures pratiques et conseils
Mise à l'échelle de NumPy, SciPy, et Pandas
- Exemples et cas d'utilisation des tableaux Dask
- Chunks et algorithmes bloqués
- Calculs qui se chevauchent
- SciPy stats et LinearOperator
- Tranchage et affectation Numpy
- DataFrames et Pandas
Dask Interne et interface graphique
- Interfaces prises en charge
- Ordonnanceur et diagnostics
- Analyse des performances
- Calcul de graphiques
Optimisation et déploiement Dask
- Mise en place de déploiements adaptatifs
- Se connecter à des données distantes
- Débogage de programmes parallèles
- Déployer des clusters Dask
- Travailler avec des GPUs
- Déploiement de Dask dans des environnements en nuage
Dépannage
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en matière d'analyse de données
- Python expérience en programmation
Audience
- Data scientists (scientifiques des données)
- Ingénieurs en logiciel
14 heures
Nos Clients témoignent (4)
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Tom Léonard - Civadis
Formation - Automated Monitoring with Zabbix
Dużo cierpliwości
Mateusz - WestWind Energy Polska Sp. z o.o.
Formation - ArcGIS for Spatial Analysis
Le formateur a adapté le matériel et le contenu à ce qu'il pensait être le mieux pour nous et il a réussi. La qualité de la formation était excellente.
Jorge Sanchez Hernandez - CSMART - Carnival
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
I genuinely enjoyed the lots of labs and practices.