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开源软件平台如何加速数据科学?超级公开课特别预览

    开源软件平台如何加速数据科学?超开放课程NVIDIA大数据分析预览

    开源软件平台如何加速数据科学?超级公开课特别预览

    大数据分析过程大致可分为数据准备、数据合并、数据降维等。在数据准备阶段,数据科学家首先需要下载数据,然后进行数据提取、数据转换、数据加载等。一般来说,数据包非常大,因此数据科学家花费了大部分时间等待数据准备好,所以有些人开玩笑说,数据科学家要么在喝咖啡,要么在去喝咖啡的路上。随着数据量的增加,数据科学家需要越来越多的时间来处理数据,导致效率非常低。

    在今年的GTC欧洲会议上,NVIDIA发布了用于数据科学和机器学习的GPU加速平台RAPIDS。该平台基于Apache箭头、PANDAS和SKLEARN组件构建。它通过CUDF数据过滤、CUML机器学习和CUGRAPH数据可视化来加速数据处理。它为数据科学家提供了标准化的流水线工具,具有更快的数据处理速度。仅CPU使用量增加50倍就大大提高了数据科学家的效率。

    12月27日下午8点,超级开放课程NVIDIA的第十七次讲座开始。该报告将由NVIDIA解决方案架构师孙鹏发表,主题是“如何使用开放源码软件平台RAPIDS加速数据科学”。

    课程信息

    主题:开源软件平台如何加速数据科学时代:12月27日地点:高性能计算社区,智能东西方开放课程

    课程内容

    题目:如何加快开源软件平台数据科学讲师的速度:NVIDIA解决方案架构师孙鹏大纲1。数据科学的挑战2.开源软件平台快速体系结构3.安装和使用快速4.XGBoost算法介绍5.快速应用程序实例共享

    讲师介绍

    孙鹏,NVIDIA溶液建筑师,中国科学院大连化学物理研究所物理化学博士。在博士期间,他从事分子反应动力学的理论研究,负责集团内的GPU程序开发,并参与了中国第一批RAPIDS用户测试。

    进入路径

    在本课程中,我们将设立一个主要讲师小组,讲师将亲自加入小组进行交流。希望进入主讲座小组和老师认识和交换朋友,浏览下面的二维代码添加“zhidxzb”作为朋友,添加时添加“名称-公司-职位或名称-学校-专业”,申请进入课程小组交流。

    社区规则

    1。东西方知识分子社区坚持实名学习、交流与合作。加入团体后,需要修改团体昵称:场内公司名称,违者踢团体;禁止在群组内登广告,发送二维码等无关信息,违者踢群组。