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    課程簡介
簡介
- Dask功能與優勢概述
- Python中的並行計算
入門
- 安裝Dask
- Dask庫、組件和API
- 最佳實踐與技巧
擴展NumPy、SciPy和Pandas
- Dask數組示例與用例
- 分塊與阻塞算法
- 重疊計算
- SciPy統計與線性運算符
- Numpy切片與賦值
- 數據框與Pandas
Dask內部結構與圖形界面
- 支持的接口
- 調度器與診斷
- 性能分析
- 圖計算
優化與部署Dask
- 設置自適應部署
- 連接遠程數據
- 調試並行程序
- 部署Dask集羣
- 使用GPU
- 在雲環境中部署Dask
故障排除
總結與下一步
最低要求
- 具備數據分析經驗
- 具備Python編程經驗
目標受衆
- 數據科學家
- 軟件工程師
             14 時間:
        
        
客戶評論 (2)
範例/練習完全適合我們的領域
Luc - CS Group
課程 - 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
課程 - Scaling Data Analysis with Python and Dask
機器翻譯
 
                    