Programmazione parallela con Dask in Python

Usa l'elaborazione parallela per rendere più veloce il tuo codice Python

Con questo corso di 4 ore scoprirai come l'elaborazione parallela con Dask in Python può rendere più veloci i tuoi flussi di lavoro.

Quando si lavora con i big data, ci si trova spesso di fronte a due problemi: usare troppa memoria e tempi di esecuzione lunghi. La libreria Dask può ridurre l'uso della memoria caricando blocchi di dati solo quando serve. Può ridurre i tempi di esecuzione usando tutti i core di elaborazione disponibili in parallelo. La cosa migliore è che non devi cambiare quasi niente del tuo codice Python attuale.

Analizza grandi quantità di dati strutturati usando Dask DataFrames

In questo corso userai Dask per analizzare i dati delle canzoni di Spotify, elaborare immagini dei gesti della lingua dei segni, calcolare le tendenze dei dati meteorologici, analizzare registrazioni audio e addestrare modelli di machine learning sui big data.

Inizierai imparando le basi di Dask, scoprendo come l'elaborazione parallela in Python può rendere più veloce quasi tutti i codici. Poi, scoprirai i DataFrame e gli array di Dask e come usarli per analizzare grandi quantità di dati strutturati.

Addestra modelli di machine learning usando Dask-ML

Man mano che avanzi nei 51 esercizi di questo corso, imparerai a gestire qualsiasi tipo di dati, usando i bag Dask per lavorare con dati sia strutturati che non strutturati. Infine, imparerai come usare Dask in Python per addestrare modelli di machine learning e migliorare la velocità di elaborazione.