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 Maryland o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Maryland. NobleProg: su proveedor local de capacitación
MD, Baltimore - Legg Mason Tower
100 International Drive 23rd Floor, Baltimore, united states, 21202
Un rascacielos de vidrio de última generación de 24 pisos que se encuentra en el borde del Inner Harbor de Baltimore es el ...
Un rascacielos de vidrio de última generación de 24 pisos que se encuentra en el borde del Inner Harbor de Baltimore es el hogar emblemático de la oficina de Legg Mason. Está ubicado en el piso 23 de este desarrollo de oficinas Clase-A, diseñado por arquitectos de renombre mundial y cuenta con vistas panorámicas. El espacio de oficina se beneficia de las credenciales 'verdes' LEED de la torre, la proximidad a la Interestatal 83 y las excelentes comodidades en el lugar. Inner Harbor es el principal destino comercial y turístico en Baltimore y forma parte del área del centro, la base de muchas empresas clave.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Maryland (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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