NVIDIA RAPIDS를 이용한 GPU 데이터 과학 교육 과정

RAPIDS는 GPU 기반 데이터 과학 및 분석 파이프라인을 가속화하기 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 모음입니다. Python 기반으로 다양한 머신러닝 알고리즘과 통합되는 DataFrame API를 포함하고 있습니다.

이 강사는 직접 지도하며, 온라인 또는 현장에서 진행되며, 데이터 과학자 및 개발자가 RAPIDS를 사용하여 GPU 가속 데이터 파이프라인, 워크플로우 및 시각화를 구축하고 XGBoost, cuML 등의 머신러닝 알고리즘을 적용하고자 하는 이들에게 적합합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• NVIDIA RAPIDS를 사용하여 데이터 모델을 구축하기 위한 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• RAPIDS의 기능, 구성 요소 및 장점을 이해합니다.
• GPU를 활용하여 종단 간 데이터 및 분석 파이프라인을 가속화합니다.
• cuDF와 Apache Arrow를 사용하여 GPU 가속 데이터 준비 및 ETL을 구현합니다.
• XGBoost와 cuML 알고리즘을 사용하여 머신러닝 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.
• cuXfilter와 cuGraph를 사용하여 데이터 시각화와 그래프 분석을 구축합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 문의하여 주십시오.