Les cours de formation Dask en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.
La formation à Dask est disponible en tant que "formation en ligne en direct" ou "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Lévis ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Lévis.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Levis - Rue de Courchevel
1190B Rue de Courchevel, Lévis, Canada, G6W 0M6
La rue De Courchevel abrite une communauté florissante de technologie, de recherche et de développement avec des liaisons de transport pratiques à proximité pour un accès facile à travers le Québec et au-delà.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (1)
Le fait d'avoir plus d'exercices pratiques utilisant des données plus proches de ce que nous utilisons dans nos projets (images satellites en format raster)
Matthieu - CS Group
Formation - Scaling Data Analysis with Python and Dask
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