Kursplan
Introduksjon
- Oversikt over RAPIDS funksjoner og komponenter GPU-databehandlingskonsepter
Starter
- Installere RAPIDS cuDF, cUML og Dask Primitives, algoritmer og APIer
Administrering og opplæring av data
- Dataforberedelse og ETL Opprette et treningssett ved hjelp av XGBoost Teste treningsmodellen Arbeide med CuPy array Bruke Apache Arrow datarammer
Visualisere og distribuere modeller
- Grafanalyse med cuGraph Implementering av Multi-GPU med Dask Opprette et interaktivt dashbord med cuXfilter Inferens og prediksjonseksempler
Feilsøking
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Kjennskap til CUDA
- Python programmeringserfaring
Publikum
- Dataforskere
- Utviklere
Testimonials (5)
Eksempler/øvelser perfekt tilpasset vårt domene
Luc - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
Treneren var veldig tilgjengelig for å svare på alle slags spørsmål jeg stilte
Caterina - Stamtech
Kurs - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Kurs - Build REST APIs with Python and Flask
Overføring av praktisk kunnskap og erfaring fra treneren.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Kurs - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.