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Course Outline
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
Requirements
- 데이터 분석 경험
- Python 프로그래밍 경험
청중
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 엔지니어
14 Hours
회원 평가 (2)
우리 분야에 완벽하게 적용된 예제/연습
Luc - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
우리 프로젝트에서 사용하는 것과 더 유사한 데이터를 사용하여 더 실용적인 연습을 할 수 있다는 사실(래스터 형식의 위성 이미지)
Matthieu - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated