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課程簡介
介紹
- Dask 特性和優勢概述
- Python 中的並行計算
開始
- 安裝 Dask
- Dask 庫、元件和 API
- 最佳做法和提示
擴展 NumPy、SciPy 和 Pandas
- Dask 陣組示例和用例
- 塊和被阻止的演算法
- 重疊計算
- SciPy stats 和 LinearOperator
- Numpy 切片和賦值
- DataFrames 和 Pandas
Dask 內部結構和圖形用戶介面
- 支援的介面
- 調度程序和診斷
- 分析性能
- 圖計算
優化和部署 Dask
- 設置自適應部署
- 連接到遠端數據
- 調試並行程式
- 部署Dask集群
- 使用 GPU
- 在雲環境中部署Dask
故障排除
摘要和後續步驟
最低要求
- 數據分析經驗
- Python 程式設計經驗
觀眾
- 數據科學家
- 軟體工程師
14 時間:
客戶評論 (2)
範例/練習完全適合我們的領域
Luc - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
機器翻譯
使用與我們在專案中使用的數據(光柵格式的衛星圖像)更相似的數據進行更多實踐練習的事實
Matthieu - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
機器翻譯