Ciencia de Datos con GPU usando NVIDIA RAPIDS

RAPIDS es un conjunto de bibliotecas de software de código abierto construidas para acelerar las pipelines de ciencia de datos y análisis impulsadas por GPU. Se basa en Python e incluye una API DataFrame que se integra con una variedad de algoritmos de aprendizaje automático.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar RAPIDS para construir pipelines, flujos de trabajo y visualizaciones de datos aceleradas por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático como XGBoost, cuML, etc.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para construir modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
• Comprender las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
• Aprovechar GPUs para acelerar pipelines de datos y análisis de extremo a extremo.
• Implementar la preparación de datos y ETL acelerados por GPU con cuDF y Apache Arrow.
• Aprender a realizar tareas de aprendizaje automático con algoritmos XGBoost y cuML.
• Crear visualizaciones de datos y ejecutar análisis de grafos con cuXfilter y cuGraph.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.