Curso de Scaling Data Analysis with Python and Dask
Dask es una biblioteca flexible y de alto rendimiento Python para la computación paralela. Escala y acelera el procesamiento de grandes datos con otras bibliotecas de ciencia de datos basadas en Python como Pandas, Numpy y Scikit-Learn.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos e ingenieros de software que desean utilizar Dask con el ecosistema Python para construir, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
- Configure el entorno para comenzar a construir el procesamiento de datos grandes con Dask y Python.
- Explore las características, bibliotecas, herramientas y APIs disponibles en Dask.
- Comprender cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
- Aprende cómo escalar el ecosistema Python (Numpy, SciPy y Pandas) utilizando Dask.
- Optimizar el entorno Dask para mantener un alto rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos.
Formato del curso
- Lecciones y discusiones interactivas.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Programa del Curso
Introducción
- Resumen de las características y ventajas de Dask
- Computación paralela en Python
Empezar
- Instalación Dask
- Dask bibliotecas, componentes y API
- Prácticas recomendadas y consejos
Escalado de NumPy, SciPy y Pandas
- Ejemplos y casos de uso de matrices Dask
- Fragmentos y algoritmos bloqueados
- Cálculos superpuestos
- SciPy estadísticas y LinearOperator
- Numerpy slicing y asignación
- DataFrames y Pandas
Dask Interfaz de usuario interna y gráfica
- Interfaces admitidas
- Programador y diagnóstico
- Análisis del rendimiento
- Cálculo de grafos
Optimización e implementación Dask
- Configuración de implementaciones adaptables
- Conexión a datos remotos
- Depuración de programas paralelos
- Implementación de clústeres de Dask
- Trabajar con GPUs
- Implementación de Dask en entornos de nube
Solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en análisis de datos
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de software
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio
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El hecho de tener ejercicios más prácticos utilizando datos más similares a los que utilizamos en nuestros proyectos (imágenes de satélite en formato raster)
Matthieu - CS Group
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Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS, las bibliotecas de Python de QGIS que permiten la integración de funcionalidades GIS en su código Python o su aplicación Python, de modo que incluso puede crear su propio Plugin Python en torno a una funcionalidad GIS en particular.
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Formato del curso
Charla y discusión interactiva.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.