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Plan du cours

Introduction

  • Aperçu des fonctionnalités et avantages de Dask
  • Calcul parallèle sous Python

Premiers pas

  • Installation de Dask
  • Bibliothèques, composants et API de Dask
  • Meilleures pratiques et conseils

Mise à l'échelle de NumPy, SciPy et Pandas

  • Exemples et cas d'utilisation des tableaux Dask
  • Segments et algorithmes en blocs
  • Calculs en chevauchement
  • SciPy stats et LinearOperator
  • Slicing et affectation avec Numpy
  • DataFrames et Pandas

Fonctionnement interne de Dask et interface utilisateur graphique

  • Interfaces supportées
  • Ordonnanceur et outils de diagnostic
  • Analyse des performances
  • Calculs graphiques

Optimisation et déploiement de Dask

  • Mise en place de déploiements adaptatifs
  • Connexion aux données distantes
  • Débogage des programmes parallèles
  • Déploiement de clusters Dask
  • Utilisation avec les GPU
  • Déploiement de Dask sur des environnements cloud

Dépannage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en analyse de données
  • Expérience en programmation Python

Public visé

  • Data scientists
  • Ingénieurs logiciel
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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