Des cours de formation RAPIDS en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par le biais d'une pratique interactive comment utiliser RAPIDS pour créer des pipelines de données, des flux de travail et des visualisations accélérés par GPU, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que XGBoost, cuML, etc. Formation RAPIDS est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Toulouse ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Toulouse. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Toulouse, centre ville
NobleProg Toulouse, 9 Rue de Sébastopol, Toulouse, france, 31000
Une très belle salle de formation en plein cœur de Toulouse !
La salle est très lumineuse, avec vue sur la place Wilson.
Dans un cadre serein et attractif , tout est réuni pour que vos rendez-vous professionnels se déroulent dans les meilleures conditions.
Situé à deux pas du métro Jean Jaures et d'un parking.
Cette formation en Toulouse (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser RAPIDS pour construire des pipelines de données, des workflows et des visualisations accélérés par GPU, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que XGBoost, cuML, etc.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour construire des modèles de données avec NVIDIA RAPIDS.
Comprendre les caractéristiques, les composants et les avantages de RAPIDS.
Exploiter les GPU pour accélérer les pipelines de données et d'analyse de bout en bout.
Mettre en œuvre la préparation des données et l'ETL accélérés par GPU avec cuDF et Apache Arrow.
Apprendre à réaliser des tâches d'apprentissage automatique avec les algorithmes XGBoost et cuML.
Construire des visualisations de données et exécuter des analyses graphiques avec cuXfilter et cuGraph.
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