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

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