{"course":{"productid":34488,"modality":6,"active":true,"language":"de","title":"Accelerating Data Engineering Pipelines","productcode":"ADEP","vendorcode":"NV","vendorname":"Nvidia","fullproductcode":"NV-ADEP","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/nvidia-adep","objective":"<ul>\n<li>Wie sich Daten in einem Computer bewegen. Wie man das richtige Gleichgewicht zwischen CPU, DRAM, Festplattenspeicher und GPUs herstellt.<\/li><li>Wie verschiedene Dateiformate von der Hardware gelesen und bearbeitet werden k&ouml;nnen.<\/li><li>Skalierung einer ETL-Pipeline mit mehreren GPUs mit NVTabular.<\/li><li>Wie man ein interaktives Plotly-Dashboard erstellt, in dem Benutzer in weniger als einer Sekunde auf Millionen von Datenpunkten filtern k&ouml;nnen.<\/li><\/ul>","essentials":"<ul>\n<li>Fortgeschrittene Kenntnisse in Python (Listenverst&auml;ndnis, Objekte)<\/li><li>Vertrautheit mit Pandas ist von Vorteil<\/li><li>Einf&uuml;hrende Statistik (Mittelwert, Median, Modus)<\/li><\/ul>","outline":"<p><strong>Einf&uuml;hrung<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Treffen Sie den Ausbilder.<\/li><li>Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join<\/li><\/ul><p><strong>Daten auf der Hardware-Ebene<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Erforschung der St&auml;rken und Schw&auml;chen verschiedener Hardwareans&auml;tze f&uuml;r Daten und der sie unterst&uuml;tzenden Rahmenwerke:<ul>\n<li>Pandas<\/li><li>CuDF<\/li><li>Dask<\/li><\/ul><\/li><\/ul><p><strong>ETL mit NVTabular<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Erfahren Sie, wie Sie eine ETL-Pipeline mit NVTabular aus der Perspektive eines Big-Data-Empfehlungssystems von einer auf viele GPUs skalieren k&ouml;nnen.<ul>\n<li>Umwandlung von Json-Rohdaten in analysef&auml;hige Parquet-Dateien<\/li><li>Lernen Sie, wie Sie schnell Funktionen zu einem Datensatz hinzuf&uuml;gen k&ouml;nnen, z. B. Kategorisieren und Lambda-Operatoren<\/li><\/ul><\/li><\/ul><p><strong>Datenvisualisierung<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Schl&uuml;pfen Sie in die Rolle eines Meteorologen und lernen Sie, wie man Niederschlagsdaten auf einer Karte darstellt.<\/li><li>Lernen Sie, wie man deskriptive Statistiken und Diagramme wie Histogramme verwendet, um die Datenqualit&auml;t zu bewerten<\/li><li>Lernen Sie die effektive Speichernutzung kennen, so dass Benutzer Daten schnell &uuml;ber eine grafische Oberfl&auml;che filtern k&ouml;nnen.<\/li><\/ul><p><strong>Abschlussprojekt: Datendetektiv<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Die Benutzer beschweren sich, dass das Dashboard zu langsam ist. Wenden Sie die im Unterricht erlernten Techniken an, um Effizienzgewinne im Backend-Code zu finden und zu beseitigen.<\/li><\/ul><p><strong>Abschlussbericht<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Besprechen Sie die wichtigsten Erkenntnisse und beantworten Sie Fragen.<\/li><li>Schliessen Sie die Bewertung ab und erwerben Sie Ihr Zertifikat.<\/li><li>F&uuml;llen Sie die Workshop-Umfrage aus.<\/li><li>Erfahren Sie, wie Sie Ihre eigene Entwicklungsumgebung f&uuml;r KI-Anwendungen einrichten k&ouml;nnen.<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/nvidia-adep\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>Erfahren Sie, wie Sie fortschrittliche Data-Engineering-Tools und -Techniken mit GPUs einsetzen k&ouml;nnen, um Data-Engineering-Pipelines deutlich zu verbessern.<\/p>\n<p><em>Bitte beachten Sie, dass eine einmal best&auml;tigte Buchung nicht mehr r&uuml;ckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f&uuml;r eine Veranstaltung nach der Best&auml;tigung nicht mehr stornieren k&ouml;nnen und keine R&uuml;ckerstattung erfolgt, unabh&auml;ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.<\/em><\/p>","objective_plain":"- Wie sich Daten in einem Computer bewegen. 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