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 Medellín o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Medellín. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar RAPIDS para crear canalizaciones, flujos de trabajo y visualizaciones de datos acelerados GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, como XGBoost, cuML etcetera.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para crear modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
Comprenda las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
Aproveche GPUs para acelerar las canalizaciones de datos y análisis de extremo a extremo.
Implemente la preparación de datos acelerada 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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