Les cours de formation Dask en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.
La formation à Dask est disponible en tant que "formation en ligne en direct" ou "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Strasbourg ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Strasbourg.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Strasbourg, gare de Kibitzenau
Le Lodge Business Center, 20 avenue du Neuhof , Strasbourg, France, 67100
Accès: face à la station de tram de la Kibitzenau, en ZFU.
Également, la formation peut être organisée dans vos locaux à Strasbourg ou à distance. La 3e option est de louer une salle spécifiquement pour la durée de la formation.
Les formations peuvent être dispensées en anglais ou en français. Pour chaque session, nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants afin d'adapter le programme à vos attentes et à votre niveau. Les formations comprennent de la théorie, discussions, questions / réponses et exercices pratiques.
Les formations à distance sont dispensées via DaDesktop for training, un logiciel édité par NobleProg qui permet aux participants d'avoir un poste de travail (VM) mis en place spécialement pour la formation.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (1)
Le fait d'avoir plus d'exercices pratiques utilisant des données plus proches de ce que nous utilisons dans nos projets (images satellites en format raster)
Matthieu - CS Group
Formation - Scaling Data Analysis with Python and Dask
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