Khoa học Dữ liệu với GPU sử dụng NVIDIA RAPIDS Khóa Học Đào Tạo

RAPIDS là một bộ thư viện phần mềm nguồn mở được xây dựng để tăng tốc các pipeline khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu dựa trên GPU. Nó dựa trên Python và bao gồm một API DataFrame tích hợp với nhiều thuật toán học máy.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên muốn sử dụng RAPIDS để xây dựng các pipeline, luồng làm việc và visual hóa dữ liệu được tăng tốc bởi GPU, áp dụng các thuật toán học máy như XGBoost, cuML, v.v.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để xây dựng các mô hình dữ liệu với NVIDIA RAPIDS.
• Hiểu các tính năng, thành phần và lợi ích của RAPIDS.
• Tận dụng GPUs để tăng tốc các pipeline dữ liệu và phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối.
• Thực hiện chuẩn bị dữ liệu và ETL được tăng tốc bởi GPU với cuDF và Apache Arrow.
• Học cách thực hiện các nhiệm vụ học máy với các thuật toán XGBoost và cuML.
• Xây dựng visual hóa dữ liệu và thực hiện phân tích đồ thị với cuXfilter và cuGraph.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện tay trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.