Utiliza el procesamiento paralelo para acelerar tu código Python

Con este curso de 4 horas, descubrirás cómo el procesamiento paralelo con Dask en Python puede acelerar tus flujos de trabajo.

Al trabajar con big data, te encontrarás con dos obstáculos comunes: el uso excesivo de memoria y los largos tiempos de ejecución. La biblioteca Dask puede reducir el uso de memoria cargando fragmentos de datos solo cuando sea necesario. Puede reducir los tiempos de ejecución utilizando todos los núcleos informáticos disponibles en paralelo. Lo mejor de todo es que requiere muy pocos cambios en tu código Python actual.

Analizar grandes volúmenes de datos estructurados utilizando Dask DataFrame

En este curso, utilizarás Dask para analizar datos de canciones de Spotify, procesar imágenes de gestos en lenguaje de signos, calcular tendencias en datos meteorológicos, analizar grabaciones de audio y entrenar modelos de machine learning con big data.

Comenzarás aprendiendo los conceptos básicos de Dask y descubriendo cómo el procesamiento paralelo en Python puede acelerar casi cualquier código. A continuación, explorarás Dask DataFrame y arreglos, y cómo utilizarlos para analizar grandes volúmenes de datos estructurados.

Entrena modelos de machine learning con Dask-ML.

A medida que avances en los 51 ejercicios de este curso, aprenderás a procesar cualquier tipo de datos, utilizando Dask bags para trabajar con datos estructurados y no estructurados. Por último, aprenderás a utilizar Dask en Python para entrenar modelos de machine learning y mejorar tu velocidad de cálculo.

Tamaños de bloque en arrays de Dask

Programación paralela con Dask en Python

Ejercicio interactivo práctico