ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

Parallel Programming with Dask in Python

ระดับกลาง4 ชม.

เรียนรู้การใช้การเขียนโปรแกรมแบบขนานด้วย Python กับ Dask เพื่อยกระดับเวิร์กโฟลว์และจัดการบิ๊กดาต้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Python4 ชม.15 วิดีโอ51 แบบฝึกหัด4,150 XP4,914ใบแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับ เงื่อนไขการใช้งาน, ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว และข้อมูลของคุณถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในหลายพันบริษัท

รายละเอียดคอร์ส

ใช้การประมวลผลแบบขนานเพื่อเร่งความเร็วโค้ด Python ของคุณ

ด้วยคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้ คุณจะได้ค้นพบว่า การประมวลผลแบบขนานด้วย Dask ใน Python สามารถทำให้เวิร์กโฟลว์ของคุณเร็วขึ้นได้อย่างไร

เมื่อทำงานกับบิ๊กดาต้า คุณจะต้องเผชิญกับอุปสรรคที่พบบ่อยสองประการ: การใช้หน่วยความจำมากเกินไปและระยะเวลาการทำงานที่ยาวนาน ไลบรารี Dask สามารถช่วยลดการใช้หน่วยความจำของคุณได้ โดยจะโหลดข้อมูลเป็นส่วนๆ เฉพาะเมื่อจำเป็นเท่านั้น สามารถลดเวลาในการประมวลผลได้โดยใช้คอร์ประมวลผลที่มีอยู่ทั้งหมดของคุณทำงานแบบขนานกัน ที่ดีที่สุดคือ มันต้องการการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยมากกับโค้ด Python ที่คุณมีอยู่แล้ว

วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบมีโครงสร้างด้วย Dask DataFrames

ในหลักสูตรนี้ คุณจะใช้ Dask เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเพลงของ Spotify ประมวลผลภาพท่าทางภาษามือ คำนวณแนวโน้มในข้อมูลสภาพอากาศ วิเคราะห์การบันทึกเสียง และฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนบิ๊กดาต้า

คุณจะเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้พื้นฐานของ Dask พร้อมสำรวจว่าการประมวลผลแบบขนานใน Python สามารถช่วยเร่งความเร็วให้กับโค้ดแทบทุกประเภทได้อย่างไร ต่อไป คุณจะได้สำรวจ Dask DataFrames และ arrays รวมถึงวิธีใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโครงสร้างขนาดใหญ่

ฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้วย Dask-ML

เมื่อคุณก้าวหน้าผ่านแบบฝึกหัดทั้ง 51 ข้อในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีประมวลผลข้อมูลทุกประเภท โดยใช้ Dask bags เพื่อทำงานกับข้อมูลทั้งแบบไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้าง สุดท้าย คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Dask ใน Python เพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและเพิ่มความเร็วในการประมวลผลของคุณ

ข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงสร้างคอร์ส

1

Lazy Evaluation และการประมวลผลแบบขนาน

บทนี้จะแนะนำพื้นฐานของ Dask และ lazy evaluation เมื่อจบบทนี้ จะสามารถเพิ่มความเร็วให้กับโค้ด Python ได้เกือบทุกส่วนโดยใช้การประมวลผลแบบขนานหรือ multi-threading รวมถึงเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างวิธีการจัดตารางงานทั้งสองแบบ และสถานการณ์ที่เหมาะสมสำหรับแต่ละวิธี
เริ่มบทเรียน
2

การประมวลผลข้อมูลมีโครงสร้างขนาดใหญ่แบบขนาน

3

Dask Bags สำหรับข้อมูลไม่มีโครงสร้าง

ประมวลผลข้อมูลได้ทุกประเภท เรียนรู้วิธีใช้ Dask bags เพื่อประมวลผลข้อมูลข้อความไม่มีโครงสร้าง ข้อมูล JSON กึ่งโครงสร้าง และแม้แต่ไฟล์เสียงที่บันทึกไว้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เริ่มบทเรียน
4

Dask Machine Learning และส่วนประกอบสุดท้าย

นำพลังของ Dask มาใช้ฝึกโมเดล machine learning เรียนรู้การฝึกโมเดล machine learning บนข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยแพ็กเกจ Dask-ML และวิธีกระจายการคำนวณของ Dask ข้ามทั้งกระบวนการและเธรดเพื่อเพิ่มความเร็วในการประมวลผลยิ่งขึ้นไปอีก
เริ่มบทเรียน

Parallel Programming with Dask in Python

เรียนจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp บนมือถือ

ก้าวหน้าได้ทุกที่ด้วยคอร์สมือถือและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ด 5 นาทีประจำวันของเรา