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课程大纲
介绍
- Dask 特性和优势概述
- Python 中的并行计算
开始
- 安装 Dask
- Dask 库、组件和 API
- 最佳做法和提示
扩展 NumPy、SciPy 和 Pandas
- Dask 数组示例和用例
- 块和被阻止的算法
- 重叠计算
- SciPy stats 和 LinearOperator
- Numpy 切片和赋值
- DataFrames 和 Pandas
Dask 内部结构和图形用户界面
- 支持的接口
- 调度程序和诊断
- 分析性能
- 图计算
优化和部署 Dask
- 设置自适应部署
- 连接到远程数据
- 调试并行程序
- 部署 Dask 集群
- 使用 GPU
- 在云环境中部署 Dask
故障 排除
摘要和后续步骤
要求
- 数据分析经验
- Python 编程经验
观众
- 数据科学家
- 软件工程师
14 小时
客户评论 (2)
示例/练习完全适合我们的领域
Luc - CS Group
课程 - Scaling Data Analysis with Python and Dask
机器翻译
使用与我们在项目中使用的数据(光栅格式的卫星图像)更相似的数据进行更多实践练习的事实
Matthieu - CS Group
课程 - Scaling Data Analysis with Python and Dask
机器翻译