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Temario del curso

Introducción

  • Resumen de las características y ventajas de Dask
  • Computación paralela en Python

Primeros Pasos

  • Instalación de Dask
  • Bibliotecas, componentes y APIs de Dask
  • Mejores prácticas y consejos

Escalar NumPy, SciPy y Pandas

  • Ejemplos y casos de uso de arrays de Dask
  • Chunking y algoritmos bloqueados
  • Computaciones superpuestas
  • Stats de SciPy y LinearOperator
  • Indexación y asignación en NumPy
  • DataFrames y Pandas

Internos de Dask e Interfaz Gráfica

  • Interfaces soportadas
  • Programador y diagnósticos
  • Análisis de rendimiento
  • Computación mediante grafos

Optimización y Despliegue de Dask

  • Configuración de despliegues adaptativos
  • Conexión a datos remotos
  • Depuración de programas paralelos
  • Despliegue de clústeres de Dask
  • Trabajo con GPUs
  • Despliegue de Dask en entornos en la nube

Resolución de Problemas

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Experiencia en análisis de datos
  • Experiencia en programación con Python

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de software
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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