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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
Testimonios (2)
Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
El hecho de tener más ejercicios prácticos utilizando datos más similares a los que usamos en nuestros proyectos (imágenes satelitales en formato ráster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática