Prenez contact avec nous

Plan du cours

Introduction

  • Aperçu des fonctionnalités et des avantages de Dask
  • Calcul parallèle en Python

Démarrage

  • Installation de Dask
  • Bibliothèques, composants et API de Dask
  • Bonnes pratiques et conseils

Mise à l'échelle de NumPy, SciPy et Pandas

  • Exemples et cas d'usage des tableaux Dask
  • Blocs et algorithmes divisés
  • Calculs chevauchants
  • SciPy stats et LinearOperator
  • Slicing et assignment dans Numpy
  • DataFrames et Pandas

Internes de Dask et interface utilisateur graphique

  • Interfaces prises en charge
  • Orchestrateur et diagnostics
  • Analyse des performances
  • Calcul sous forme de graphe

Optimisation et déploiement de Dask

  • Configuration de déploiements adaptatifs
  • Connexion à des données distantes
  • Dépannage des programmes parallèles
  • Déploiement de clusters Dask
  • Utilisation des GPU
  • Déploiement de Dask dans des environnements cloud

Dépannage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en analyse de données
  • Expérience en programmation Python

Public cible

  • Data scientists
  • Ingénieurs logiciel
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (2)

Cours à venir

Catégories Similaires