Programa del Curso
Introducción
- Descripción general de RAPIDS características y componentes
- Conceptos de computación de GPU
Empezar
- Instalación de RAPIDS
- cuDF, cUML, y Dask
- Primitivas, algoritmos y API
Gestión y entrenamiento de datos
- Preparación de datos y ETL
- Creación de un conjunto de entrenamiento con XGBoost
- Probar el modelo de entrenamiento
- Trabajar con la matriz CuPy
- Uso de Apache Arrow tramas de datos
Visualización e implementación de modelos
- Análisis de grafos con cuGraph
- Implementación de Multi-GPU con Dask
- Creación de un panel interactivo con cuXfilter
- Ejemplos de inferencia y predicción
Solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Familiaridad con CUDA
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores
Testimonios (5)
Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
El entrenador estaba muy disponible para responder a todo tipo de preguntas que hice
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
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
Curso - Build REST APIs with Python and Flask
Transmitir los conocimientos prácticos y la experiencia del formador.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Curso - GUI Programming with Python and PyQt
Traducción Automática
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.