Python में Dask के साथ Parallel Programming

Parallel Processing का उपयोग करके अपने Python कोड को तेज़ करें

इस 4-घंटे के पाठ्यक्रम के साथ, आप जानेंगे कि Python में Dask के साथ समानांतर प्रोसेसिंग आपके वर्कफ़्लो को कैसे तेज़ बना सकती है।

बड़े डेटा के साथ काम करते समय, आपको दो आम बाधाओं का सामना करना पड़ेगा: बहुत अधिक मेमोरी का उपयोग और लंबे रनटाइम। Dask लाइब्रेरी आपकी मेमोरी उपयोग को कम कर सकती है, क्योंकि यह डेटा के हिस्सों को केवल आवश्यकता होने पर ही लोड करती है। यह आपके उपलब्ध सभी कंप्यूटिंग कोर का समानांतर उपयोग करके रनटाइम को कम कर सकता है। सबसे अच्छी बात यह है कि इसके लिए आपके मौजूदा Python कोड में बहुत कम बदलाव करने पड़ते हैं।

Dask DataFrames का उपयोग करके बड़े संरचित डेटा का विश्लेषण करें

इस पाठ्यक्रम में, आप Spotify गीत डेटा का विश्लेषण करने, सांकेतिक भाषा के इशारों की छवियों को संसाधित करने, मौसम डेटा में रुझानों की गणना करने, ऑडियो रिकॉर्डिंग का विश्लेषण करने, और बड़े डेटा पर मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए Dask का उपयोग करते हैं।

आप Dask की बुनियादी बातें सीखने से शुरुआत करेंगे, और जानेंगे कि Python में समानांतर प्रोसेसिंग लगभग किसी भी कोड को कैसे तेज़ बना सकती है। इसके बाद, आप Dask DataFrames और arrays का अन्वेषण करेंगे और यह सीखेंगे कि बड़े संरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए उनका उपयोग कैसे किया जाए।

Dask-ML का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित करें

जैसे-जैसे आप इस पाठ्यक्रम में 51 अभ्यासों के माध्यम से आगे बढ़ेंगे, आप सीखेंगे कि किसी भी प्रकार के डेटा को कैसे प्रोसेस किया जाए, और असंरचित तथा संरचित डेटा के साथ काम करने के लिए Dask bags का उपयोग कैसे किया जाए। अंत में, आप Python में Dask का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल्स को प्रशिक्षित करना और अपनी कंप्यूटिंग गति को बेहतर बनाना सीखेंगे।