课程大纲

介绍

  • Dask 特性和优势概述
  • Python 中的并行计算

开始

  • 安装 Dask
  • Dask 库、组件和 API
  • 最佳做法和提示

扩展 NumPy、SciPy 和 Pandas

  • Dask 数组示例和用例
  • 块和被阻止的算法
  • 重叠计算
  • SciPy stats 和 LinearOperator
  • Numpy 切片和赋值
  • DataFrames 和 Pandas

Dask 内部结构和图形用户界面

  • 支持的接口
  • 调度程序和诊断
  • 分析性能
  • 图计算

优化和部署 Dask

  • 设置自适应部署
  • 连接到远程数据
  • 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

摘要和后续步骤

要求

  • 数据分析经验
  • Python 编程经验

观众

  • 数据科学家
  • 软件工程师
  14 小时

人数



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