Course Outline

Pendahuluan

  • Ringkasan fitur dan keunggulan Dask
  • Komputasi paralel dalam Python

Mulai Memahami

  • Pemasangan Dask
  • Perpustakaan, komponen, dan API Dask
  • Praktik terbaik dan tips

Mengembangkan NumPy, SciPy, dan Pandas

  • Kasus penggunaan dan contoh array Dask
  • Cincin dan algoritma terblok
  • Menggabungkan komputasi
  • SciPy stats dan LinearOperator
  • Pemotongan dan penugasan Numpy
  • DataFrames dan Pandas

Dask Internal dan Antarmuka Grafis

  • Antarmuka yang didukung
  • Penjadwalan dan diagnosa
  • Menganalisis kinerja
  • Komputasi grafik

Optimasi dan Implementasi Dask

  • Menyiapkan penerapan adaptif
  • Menghubungkan ke data jarak jauh
  • Debugging program paralel
  • Melaksanakan kluster Dask
  • Bekerja dengan GPUs
  • Menerapkan Dask di lingkungan cloud

Pemecahan Masalah

Rangkuman dan Langkah Selanjutnya

Requirements

  • Pengalaman dalam analisis data
  • Pengalaman pemrograman dengan Python

Audience

  • Ilmuwan data
  • Ingenieur perangkat lunak
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (2)

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories