Los cursos de capacitación de RAPIDS en vivo, dirigidos por un instructor, en línea o en el sitio, demuestran a través de prácticas prácticas interactivas cómo usar RAPIDS para crear canalizaciones de datos, flujos de trabajo y visualizaciones acelerados por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, como XGBoost, cuML, etc. Capacitación de RAPIDS está disponible como "entrenamiento en vivo en línea" o "entrenamiento en vivo en el sitio". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Phoenix o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Phoenix. NobleProg: su proveedor local de capacitación
AZ, Phoenix - 24th and Camelback
2375 East Camelback Road Suite 600, Phoenix, united states, 85016
La oficina en Phoenix 24th at Camelback está ubicada en la dirección más prestigiosa de la ciudad y ofrece vistas impresio...
La oficina en Phoenix 24th at Camelback está ubicada en la dirección más prestigiosa de la ciudad y ofrece vistas impresionantes de Camelback Mountain y el horizonte del centro de Phoenix. Convenientemente situada en el cruce de importantes enlaces de transporte, cuenta con un estacionamiento subterráneo seguro, así como un hermoso patio.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Phoenix (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar RAPIDS para crear canalizaciones de datos, flujos de trabajo y visualizaciones aceleradas por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, como XGBoost, cuML, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para crear modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
Comprender las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
Aproveche las GPU para acelerar las canalizaciones de datos y análisis de extremo a extremo.
Implemente la preparación de datos acelerada por GPU y ETL con cuDF y Apache Arrow.
Aprenda a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
Cree visualizaciones de datos y ejecute análisis de gráficos con cuXfilter y cuGraph.
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