După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Folosește procesarea paralelă pentru a accelera codul tău Python
Cu acest curs de 4 ore, vei descoperi cum procesarea paralelă cu Dask în Python îți poate face fluxurile de lucru mai rapide.Când lucrezi cu big data, te vei confrunta cu două obstacole frecvente: folosirea unei cantități prea mari de memorie și timpi de execuție lungi. Biblioteca Dask poate reduce utilizarea memoriei prin încărcarea fragmentelor de date doar atunci când este nevoie. Poate reduce timpii de execuție folosind în paralel toate nucleele de calcul disponibile. Cel mai bine, necesită foarte puține modificări ale codului tău Python existent.
Analizează datele mari structurate folosind Dask DataFrames
În acest curs, folosești Dask pentru a analiza date despre melodii Spotify, a procesa imagini cu gesturi din limbajul semnelor, a calcula tendințe în datele meteo, a analiza înregistrări audio și a antrena modele de machine learning pe big data.Vei începe prin a învăța bazele Dask, explorând cum procesarea paralelă în Python poate accelera aproape orice cod. Apoi, vei explora Dask DataFrames și array-uri și cum să le folosești pentru a analiza date structurate de mari dimensiuni.
Antrenează modele de machine learning folosind Dask-ML
Pe măsură ce avansezi prin cele 51 de exerciții din acest curs, vei învăța cum să procesezi orice tip de date, folosind Dask bags pentru a lucra cu date nestructurate și structurate. În cele din urmă, vei învăța cum să folosești Dask în Python pentru a antrena modele de machine learning și a-ți îmbunătăți viteza de calcul.Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Evaluare leneșă și calcul paralel
Acest capitol îți va preda noțiunile de bază ale Dask și ale evaluării leneșe. La finalul capitolului, vei putea accelera aproape orice cod Python folosind procesarea paralelă sau multi-threading. Vei învăța diferența dintre aceste două metode de planificare a sarcinilor și care dintre ele este mai potrivită în fiecare situație.
- Introducere în Dask50 XP
- Evaluarea leneșă50 XP
- Întârzierea funcțiilor100 XP
- Grafuri de sarcini și metode de planificare50 XP
- Care sunt diferitele schedulere?100 XP
- Vizualizarea grafului de sarcini100 XP
- Construirea pipeline-urilor întârziate50 XP
- Analizarea melodiilor pe Spotify100 XP
- Cât de dansabile sunt melodiile în zilele noastre?100 XP
- Cele mai populare melodii100 XP
2
Procesarea paralelă a datelor structurate de mari dimensiuni
Aici vei învăța cum să analizezi date structurate de mari dimensiuni folosind array-uri Dask și Dask DataFrames. Vei descoperi că tot ce știi despre NumPy și pandas poate fi aplicat cu ușurință pe date prea mari pentru a încăpea în memorie.
3
Dask Bags pentru date nestructurate
Procesează orice tip de date. Vei învăța cum pot fi folosite Dask bags pentru a procesa eficient date text nestructurate, date JSON semi-structurate și chiar înregistrări audio.
4
Dask pentru Machine Learning și elemente finale
Valorifică puterea Dask pentru a antrena modele de învățare automată. Vei învăța cum să antrenezi modele de machine learning pe date de mari dimensiuni folosind pachetul Dask-ML și cum să distribui calculele Dask între procese și fire de execuție pentru o viteză de calcul și mai mare.
Programare paralelă cu Dask în Python
Curs
finalizat
