En ligne ou sur site, les formations RAPIDS animées par un instructeur démontrent, grâce à une pratique interactive et concrète, comment utiliser RAPIDS pour construire des pipelines de données, des flux de travail et des visualisations accélérés par GPU, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique tels que XGBoost, cuML, etc.
La formation RAPIDS est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») est dispensée via un bureau distant interactif. La formation en direct sur site peut être organisée localement dans vos locaux à Lyon ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg à Lyon.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Lyon, Gare Lyon Part-Dieu
NobleProg Lyon, 10 Place Charles Béraudier, Lyon, france, 69000
Situé à 200 mètres de la gare TGV, la Tour Suisse est l'immeuble de bureaux le plus emblématique de ce secteur de Lyon. Le centre d'affaires vous propose un lieu de qualité pour vos formations, séminaires et réunions.
Gares TGV
Gare TGV Part-Dieu à 100 mètres, sortie porte du Rhône
Aéroport
Lyon Saint Exupéry (Satolas) à 30 minutes
Rhône Express depuis l’aéroport Saint Exupéry
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs qui souhaitent utiliser RAPIDS pour créer des pipelines de données, des workflows et des visualisations accélérés par GPU, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique tels que XGBoost, cuML, etc.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour créer des modèles de données avec NVIDIA RAPIDS.
Comprendre les fonctionnalités, les composants et les avantages de RAPIDS.
Tirer parti des GPU pour accélérer les pipelines de données et d'analyse de bout en bout.
Implémenter la préparation de données et l'ETL accélérés par GPU avec cuDF et Apache Arrow.
Apprendre à effectuer des tâches d'apprentissage automatique avec les algorithmes XGBoost et cuML.
Créer des visualisations de données et exécuter des analyses graphiques avec cuXfilter et cuGraph.
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