U modernoj industriji, nauka o podacima zahtijeva brzo i efikasno procesiranje velikih količina podataka. Kako bi se osigurali brzi rezultati i povećala produktivnost, potrebno je ubrzati ove radne tokove.
NVIDIA RAPIDS omogućava jednostavno GPU-ubrzanje za mnoge postojeće zadatke u nauci o podacima bez potrebe za izmjenom koda.
Ciljevi učenja
U ovom kursu naučit ćete kako koristiti RAPIDS za ubrzanje svojih CPU-baziranih radnih tokova u nauci o podacima.
Učestvovanjem u ovoj radionici, naučit ćete:
- Razumjeti prednosti jedinstvenog radnog toka koji koristi i CPU i GPU za zadatke u nauci o podacima.
- Naučiti kako GPU-ubrzati razne radne tokove za obradu podataka i mašinsko učenje bez izmjena u kodu.
- Iskusiti značajno smanjenje vremena obrade kada su radni tokovi ubrzani pomoću GPU-a.
Teme koje se obrađuju
U ovom kursu naučit ćete kako koristiti RAPIDS za ubrzanje svojih CPU-baziranih radnih tokova u nauci o podacima.
Pregled kursa
- Razumjeti prednosti jedinstvenog radnog toka koji koristi i CPU i GPU za zadatke u nauci o podacima.
- Naučiti kako GPU-ubrzati razne radne tokove za obradu podataka i mašinsko učenje bez izmjena u kodu.
- Iskusiti značajno smanjenje vremena obrade kada su radni tokovi ubrzani pomoću GPU-a.
Detalji o kursu
- Trajanje: 01:00
- Cijena: Besplatno
- Nivo: Tehnički – Početni
- Predmet: Nauka o podacima
- Jezik: Engleski
Preduslovi kursa:
- Osnovno razumijevanje obrade podataka i poznavanje standardnog radnog toka u nauci o podacima na tabelarnim podacima.
- Iskustvo u korištenju uobičajenih Python biblioteka za analitiku podataka.
Povezani trening:
- Ubrzanje end-to-end radnih tokova u nauci o podacima
Za dodatnu praktičnu obuku putem NVIDIA Instituta za duboko učenje, posjetite www.nvidia.com/dli.
KURS:
