Formation Dask : La mise à l’échelle des outils Python
| 1600€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
La formation Dask vous permettra de traiter un set de données volumineux et d’apprendre la programmation parallèle en Python. Dask transforme le code Python des machines multicoeurs locales vers des grands clusters distribués dans le cloud.
Lors de cet enseignement, vous pourrez acquérir les connaissances et compétences nécessaires pour interagir avec Dask. Le logiciel vous propose une interface utilisateur familière en reflétant les API de diverses bibliothèques de l’écosystème tels que PyData ou Pandas.
Dask possède un planificateur de tâches exécutant des graphes de tâches parallèlement. Par conséquent, les charges de travail personnalisées et les collections de haut niveau seront alimentées par vous grâce aux collections de bas niveau.
Comme toutes nos formations, celle-ci vous sera présentée avec la toute dernière version stable en date ainsi que l’ensemble de ses nouveautés (2023.1.0 sortie le 13 janvier 2023 à la date de l’article).
Objectifs
- Savoir utiliser les DataFrames
- Faciliter la mise à l’échelle des bibliothèques PyData
- Mettre à l’échelle différents types de codes
- Comprendre comment déployer localement des tâches à l’aide de plusieurs processus Python
Public visé
- Data Analyst
- Data Miners
- Développeurs
Pré-requis
- Savoir programmer en Python
- Connaissances en traitement et manipulation de données
duProgramme de la formation Dask
Introduction
- Présentation de Dask
- Installation et configuration
- Les meilleures pratiques
Fondamentaux
- Déploiement de clusters de tâches
- Prise en charge d’un cadre de tâches en temps réel
- Déploiement de Dask
- Créer des tableaux Dask
- Chevauchement des calculs
- Conception interne
- Tableaux clairsemés
- Créer et stocker des DataFrames Dask
- DataFrame et Parquet
- DataFrame et SQL
- Indexation dans les DataFrames
- Conception interne
Internes
- Dask Interne
- Comprendre les coûts associés au code
- Planification
- Travailler avec des graphiques de tâches
- Débogage et performances
Gestion de l’environnement
- Maintenir des environnements cohérents
- Installations temporaires
- Envoyer des fichiers directement aux nœuds de calcul
- Redéfinition des objets Dask
- Ordonnanceurs mono-machine
Sélection du backend de collecte
- Changer la bibliothèque principale par défaut
- Définir un nouveau backend de collection
- Définir une méthode distincte pour chacune routine de création répartissable
Référence
- API
- Interface de ligne de commande
- Directives de développement
- Directives du responsable
- Journal de modifications
- Configuration
Xarray avec dask arrays
- Lancement du client pour fournir un dashboard
- Ouverture d’un dataset
- Exécuter des opérations Xarray standard
- Parallélisation automatique et workflows personnalisés
- Calcul parallèle et calcul continu
- Conservation des données en mémoire
Pour aller plus loin
Formation Python Analyse de données
Formation Analyse de Clusters
Formation Python Programmation Objet
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
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