Des cours de formation RAPIDS en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par le biais d'une pratique interactive comment utiliser RAPIDS pour créer 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. Formation RAPIDS est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Rennes ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Rennes. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Rennes, Place St Anne
NobleProg Rennes, 3, rue de Robien , Rennes, france, 35000
Métro Saint Anne
Parking Place Hoche
Bus 36 - 51 - 70 -
71 - 151ex
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 Rennes (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser RAPIDS pour construire des pipelines de données, des workflows et des visualisations accélérés par GPU, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que XGBoost, cuML, etc.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour construire des modèles de données avec NVIDIA RAPIDS.
Comprendre les caractéristiques, les composants et les avantages de RAPIDS.
Exploiter les GPU pour accélérer les pipelines de données et d'analyse de bout en bout.
Mettre en œuvre la préparation des données et l'ETL accélérés par GPU avec cuDF et Apache Arrow.
Apprendre à réaliser des tâches d'apprentissage automatique avec les algorithmes XGBoost et cuML.
Construire des visualisations de données et exécuter des analyses graphiques avec cuXfilter et cuGraph.
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