Build your ultimate AI agent
Kursbeskrivning
Använd parallell bearbetning för att snabba upp din Python-kod
Med den här 4-timmarskursen får du upptäcka hur parallell bearbetning med Dask i Python kan göra dina arbetsflöden snabbare.När du arbetar med big data stöter du på två vanliga hinder: att använda för mycket minne och långa körtider. Dask-biblioteket kan minska din minnesanvändning genom att läsa in datasegment endast när de behövs. Det kan minska körtiderna genom att använda alla tillgängliga beräkningskärnor parallellt. Det bästa av allt är att det kräver mycket få ändringar i din befintliga Python-kod.
Analysera stora strukturerade data med Dask DataFrames
I den här kursen använder du Dask för att analysera Spotify-låtdata, bearbeta bilder av teckenspråksgester, beräkna trender i väderdata, analysera ljudinspelningar och träna maskininlärningsmodeller på big data.Du börjar med att lära dig grunderna i Dask och utforska hur parallell bearbetning i Python kan snabba upp nästan all kod. Därefter kommer du att utforska Dask DataFrames och arrayer samt hur du använder dem för att analysera stora strukturerade data.
Träna maskininlärningsmodeller med Dask-ML
När du går igenom de 51 övningarna i den här kursen lär du dig hur du bearbetar alla typer av data, med hjälp av Dask bags för att arbeta med ostrukturerad och strukturerad data. Slutligen lär du dig hur du använder Dask i Python för att träna maskininlärningsmodeller och förbättra din beräkningshastighet.Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Lat evaluering och parallellberäkning
Det här kapitlet introducerar grunderna i Dask och lat evaluering. När du är klar kommer du att kunna snabba upp nästan vilken Python-kod som helst med hjälp av parallellbearbetning eller flertrådning. Du lär dig skillnaden mellan dessa två schemaläggningsmetoder och när respektive metod passar bäst.
- Introduktion till Dask50 XP
- Lat evaluering50 XP
- Fördröja funktioner100 XP
- Uppgiftsgrafer och schemaläggningsmetoder50 XP
- Vilka schemaläggare finns det?100 XP
- Visualisera uppgiftsgrafen100 XP
- Att bygga fördröjda pipelines50 XP
- Analysera låtar på Spotify100 XP
- Hur dansvänliga är dagens låtar?100 XP
- De mest populära låtarna100 XP
2
Parallell bearbetning av stora, strukturerade data
Här lär du dig att analysera stora, strukturerade datamängder med Dask-arrayer och Dask DataFrames. Du ser hur dina kunskaper om NumPy och pandas enkelt kan tillämpas på data som är för stora för att rymmas i minnet.
3
Dask-bags för ostrukturerad data
Bearbeta data av alla slag. Du lär dig hur Dask-bags kan användas för att effektivt hantera ostrukturerad textdata, semistrukturerad JSON-data och till och med inspelade ljud.
4
Maskininlärning med Dask och avslutande delar
Utnyttja Dasks kapacitet för att träna maskininlärningsmodeller. Du lär dig att träna modeller på stora datamängder med paketet Dask-ML, och hur du fördelar Dask-beräkningar över en kombination av processer och trådar för ännu högre beräkningshastighet.
Parallellprogrammering med Dask i Python
Kurs
slutförd
