Plan du cours

Introduction

  • Modin vs Dask vs Ray
  • Vue d'ensemble des caractéristiques et de l'architecture de Modin
  • Pandas principes fondamentaux

Pour commencer

  • Installer Modin
  • Importer Pandas depuis Modin
  • Utilisation par défaut de Pandas dans Modin
  • API supportées

Gestion des flux de travail Pandas à l'aide de Modin

  • Utiliser Modin sur un seul nœud
  • Utilisation de Modin sur un cluster
  • Connexion à une base de données (read_sql)
  • Optimiser les ressources pour Modin

Interagir avec les ensembles de données

  • Lecture de données, suppression de colonnes et recherche de valeurs
  • Exécution d'opérations avancées Pandas
  • Problèmes courants et exemples

Résolution des problèmes

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Familiarité avec Pandas
  • Python expérience de la programmation

Audience

  • Scientifiques des données
  • Développeurs
 14 heures

Nombre de participants


Prix par participant

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Farris Chua
Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy

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  • Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
  • Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
  • Conduct aggregate operations and analyze time series data.
  • Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
  • Debug and optimize their data analysis code.
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  • Exécuter le traitement des données en Python.
  • Conduire des opérations ETL pour l'apprentissage automatique.
  • Créer des visualisations de données avec Pandas
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