Temario del curso

Introducción

  • Visión general de las características y ventajas de Dask
  • Computación paralela en Python

Comenzando

  • Instalando Dask
  • Bibliotecas, componentes y APIs de Dask
  • Mejores prácticas y consejos

Escalar NumPy, SciPy y Pandas

  • Ejemplos y casos de uso de Dask arrays
  • Bloques y algoritmos por bloques
  • Superposición de cálculos
  • Estadísticas de SciPy y LinearOperator
  • Slicing y asignación en Numpy
  • DataFrames y Pandas

Internos de Dask y UI Gráfica

  • Interfaces compatibles
  • Scheduler y diagnósticos
  • Análisis de rendimiento
  • Cálculo gráfico

Optimización e Implementación de Dask

  • Configuración de implementaciones adaptativas
  • Conexión a datos remotos
  • Depuración de programas paralelos
  • Implementación de clusters de Dask
  • Trabajo con GPUs
  • Implementación de Dask en entornos en la nube

Solución de Problemas

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Experiencia en análisis de datos
  • Experiencia en programación con Python

Público Objetivo

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de software
 14 horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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