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    课程大纲
简介
- Dask功能与优势概述
- Python中的并行计算
入门
- 安装Dask
- Dask库、组件和API
- 最佳实践与技巧
扩展NumPy、SciPy和Pandas
- Dask数组示例与用例
- 分块与阻塞算法
- 重叠计算
- SciPy统计与线性运算符
- Numpy切片与赋值
- 数据框与Pandas
Dask内部结构与图形界面
- 支持的接口
- 调度器与诊断
- 性能分析
- 图计算
优化与部署Dask
- 设置自适应部署
- 连接远程数据
- 调试并行程序
- 部署Dask集群
- 使用GPU
- 在云环境中部署Dask
故障排除
总结与下一步
要求
- 具备数据分析经验
- 具备Python编程经验
目标受众
- 数据科学家
- 软件工程师
             14 小时
        
        
客户评论 (2)
示例/练习完全适合我们的领域
Luc - CS Group
课程 - Scaling Data Analysis with Python and Dask
机器翻译
使用与我们在项目中使用的数据(光栅格式的卫星图像)更相似的数据进行更多实践练习的事实
Matthieu - CS Group
课程 - Scaling Data Analysis with Python and Dask
机器翻译
 
                    