Online oder vor Ort, von Lehrern geleitete Live-RAPIDS-Schulungen demonstrieren durch interaktive praktische Übungen, wie man mit RAPIDS GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen erstellt und dabei Algorithmen für maschinelles Lernen wie XGBoost, cuML usw. anwendet. RAPIDS-Schulung ist als „Online-Live-Schulung“ oder „Vor-Ort-Live-Schulung“ verfügbar. Das Online-Live-Training (auch „Remote-Live-Training“) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können vor Ort beim Kunden in Graz oder in den Schulungszentren von NobleProg in Graz durchgeführt werden. NobleProg – Ihr lokaler Schulungsanbieter
NobleProg Graz
Waagner-Biro-Strasse 47, Graz, Austria, 8020
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Waagner-Biro-Stra...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Waagner-Biro-Strasse 47 in Graz. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich direkt in der Altstadt, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten erreicht man am besten über die Autobahn A9 und die Bundesstrasse 67.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten sowie das ContiPark Parkhaus.
Lokale Infrastruktur
Im Bereich der Innenstadt gibt es zahlreiche Restaurants und auch Hotels sind in Laufnähe.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die mit RAPIDS GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen erstellen und dabei Algorithmen für maschinelles Lernen wie XGBoost, cuML usw. anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Einrichten der erforderlichen Entwicklungsumgebung zur Erstellung von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS.
Verstehen Sie die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS.
Grafikprozessoren zur Beschleunigung von End-to-End-Daten- und Analysepipelines nutzen.
Implementieren Sie GPU-beschleunigte Datenaufbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow.
Lernen Sie, wie man maschinelle Lernaufgaben mit XGBoost und cuML-Algorithmen durchführt.
Erstellen Sie Datenvisualisierungen und führen Sie Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durch.