문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.        
        
        
            예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.        
    코스 개요
소개
- Dask 기능 및 장점 개요
 - Python의 병렬 컴퓨팅
 
시작하기
- 설치중 Dask
 - Dask 라이브러리, 구성 요소 및 API
 - 모범 사례 및 팁
 
NumPy 확장, SciPy 및 Pandas
- Dask 배열 예시 및 사용 사례
 - 청크 및 차단된 알고리즘
 - 겹치는 계산
 - SciPy 통계 및 LinearOperator
 - Numpy 슬라이싱 및 할당
 - DataFrame과 Pandas
 
Dask 내부 및 그래픽 UI
- 지원되는 인터페이스
 - 스케줄러 및 진단
 - 성능 분석
 - 그래프 계산
 
최적화 및 배포 Dask
- 적응형 배포 설정
 - 원격 데이터에 연결
 - 병렬 프로그램 디버깅
 - Dask 클러스터 배포 중
 - GPU 작업
 - 클라우드 환경에 Dask 배포
 
문제 해결
요약 및 다음 단계
요건
- 데이터 분석 경험
 - Python 프로그래밍 경험
 
대상
- 데이터 과학자
 - 소프트웨어 엔지니어
 
             14 시간
        
        
회원 평가 (2)
우리 분야에 완벽하게 적용된 예제/연습
Luc - CS Group
코스 - Scaling Data Analysis with Python and Dask
기계 번역됨
우리 프로젝트에서 사용하는 것과 더 유사한 데이터를 사용하여 더 실용적인 연습을 할 수 있다는 사실(래스터 형식의 위성 이미지)
Matthieu - CS Group
코스 - Scaling Data Analysis with Python and Dask
기계 번역됨