After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Використовуйте паралельну обробку, щоб прискорити свій код Python
За допомогою цього 4-годинного курсу ви дізнаєтеся, як паралельна обробка з Dask у Python може зробити ваші робочі процеси швидшими.Під час роботи з великими даними ви зіткнетеся з двома поширеними перешкодами: надмірним використанням пам’яті та тривалим часом виконання. Бібліотека Dask може зменшити використання пам’яті, завантажуючи частини даних лише тоді, коли це потрібно. Воно може скоротити час виконання, використовуючи всі доступні обчислювальні ядра паралельно. Найкраще те, що для цього потрібно дуже мало змін у вашому наявному коді Python.
Аналізуйте великі структуровані дані за допомогою Dask DataFrames
У цьому курсі ви використовуєте Dask для аналізу даних про пісні Spotify, обробки зображень жестів мови жестів, обчислення тенденцій у погодних даних, аналізу аудіозаписів і навчання моделей машинного навчання на великих даних.Ви почнете з вивчення основ Dask, досліджуючи, як паралельна обробка в Python може прискорити майже будь-який код. Далі ви ознайомитеся з Dask DataFrames і масивами та дізнаєтеся, як використовувати їх для аналізу великих структурованих даних.
Навчайте моделі машинного навчання за допомогою Dask-ML
У міру проходження 51 вправи в цьому курсі ви навчитеся обробляти будь-який тип даних, використовуючи Dask bags для роботи з неструктурованими та структурованими даними. Нарешті, ви навчитеся використовувати Dask у Python для навчання моделей машинного навчання та підвищення швидкості обчислень.Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Ліниві обчислення та паралельні обчислення
У цьому розділі ви опanuєте основи Dask і лінивих обчислень. Наприкінці розділу ви зможете пришвидшити майже будь-який код Python за допомогою паралельної обробки або багатопотоковості. Ви дізнаєтеся різницю між цими двома методами планування завдань і коли кожен із них краще застосовувати.
- Вступ до Dask50 XP
- Відкладене обчислення50 XP
- Відкладання виконання функцій100 XP
- Графи завдань і методи планування50 XP
- Які існують планувальники?100 XP
- Візуалізація графа завдань100 XP
- Створення відкладених конвеєрів50 XP
- Аналіз пісень у Spotify100 XP
- Наскільки танцювальними є пісні сьогодні?100 XP
- Найпопулярніші пісні100 XP
2
Паралельна обробка великих структурованих даних
Тут ви навчитеся аналізувати великі структуровані дані за допомогою масивів Dask і датафреймів Dask. Ви побачите, як усе, що ви знаєте про NumPy і pandas, легко застосувати до даних, що не вміщуються в пам'яті.
3
Dask Bags для неструктурованих даних
Обробляйте будь-які дані. Ви дізнаєтеся, як Dask bags дають змогу ефективно опрацьовувати неструктуровані текстові дані, напівструктуровані дані JSON і навіть аудіозаписи.
4
Машинне навчання з Dask і завершальні елементи
Скористайтеся можливостями Dask для навчання моделей машинного навчання. Ви навчитеся тренувати моделі на великих даних за допомогою пакета Dask-ML і розподіляти обчислення Dask між процесами та потоками для ще більшої швидкості.
Паралельне програмування з Dask у Python
Курс
завершено
