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Schulung NVIDIA RAPIDS - Beschleunigung von Data Science Workflows
Beschleunigte Machine Learning Workflows - Mit RAPIDS zu robusten Modellen
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Vorteile für das Unternehmen
- Beschleunigung von Data-Science-Workflows durch GPU-basierte Datenverarbeitung
- Steigerung der Analysegeschwindigkeit und Reduktion der Rechenzeiten
- Verbesserung der Skalierbarkeit und Effizienz in der Datenverarbeitung
- Wettbewerbsvorteile durch innovative, leistungsstarke Data-Science-Lösungen
Finden Sie die richtige Data Science Schulung aus unserem Portfolio.
Schulungsziel
Das Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmenden ein tiefgehendes Verständnis von NVIDIA RAPIDS als Plattform für GPU-beschleunigte Datenanalysen zu vermitteln. Sie lernen, wie sie Daten effizient aufbereiten, verteilte Datenverarbeitung implementieren und Machine-Learning-Modelle mit cuML trainieren können. Der Fokus liegt auf der Optimierung von Workflows zur Reduktion von Latenzzeiten und der Integration in bestehende Data-Science-Lösungen. Praxisnahe Übungen und Fallstudien fördern den direkten Transfer des erlernten Wissens in den Arbeitsalltag.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Data Scientists, Datenanalysten, IT-Administratoren, Machine-Learning-Ingenieure und Fachkräfte im Bereich Big Data, die bereits grundlegende Erfahrungen in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen besitzen. Vorerfahrungen mit Python, SQL und klassischen Data-Science-Tools sind von Vorteil, um die fortgeschrittenen Inhalte optimal nutzen zu können.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
| Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen via DHL zugesandt. |
Organisation
In Präsenz | Online | |
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| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Einführung in NVIDIA RAPIDS
- Vorstellung von NVIDIA RAPIDS: Geschichte, Vision und Produktportfolio
- Bedeutung von GPU-beschleunigter Datenverarbeitung in modernen Data-Science-Workflows
- Hauptkomponenten von RAPIDS (z. B. cuDF, cuML, Dask)
- Ziele und Nutzen von RAPIDS für Unternehmen
- Vergleich mit traditionellen CPU-basierten Data-Science-Tools
- Gegenüberstellung von RAPIDS mit klassischen Data-Science-Bibliotheken (z. B. Pandas, scikit-learn)
- Analyse der Leistungsunterschiede und Skalierbarkeit
- Bewertung hinsichtlich Kosten, Energieeffizienz und Benutzerfreundlichkeit
- Diskussion der Vor- und Nachteile in verschiedenen Anwendungsszenarien
- Datenaufbereitung und -manipulation mit cuDF
- Einführung in cuDF als GPU-basiertes DataFrame-Framework
- Datenimport, -bereinigung und -transformation mit cuDF
- Vergleich zu Pandas und Optimierung von Datenpipelines
- Best Practices zur effizienten Datenaufbereitung auf der GPU
- Skalierung und verteilte Datenverarbeitung mit Dask
- Grundlagen von Dask und dessen Integration mit RAPIDS
- Aufbau verteilter Data Science Workflows auf GPU-Basis
- Strategien zur Skalierung von Analysen über mehrere GPUs
- Praxisbeispiele für verteilte Datenverarbeitung mit Dask und RAPIDS
- Maschinelles Lernen mit cuML
- Vorstellung von cuML als GPU-beschleunigtes Machine-Learning-Framework
- Implementierung klassischer ML-Algorithmen (z. B. Regression, Klassifikation)
- Vergleich von cuML mit scikit-learn hinsichtlich Performance und Genauigkeit
- Best Practices zur Modelloptimierung und Hyperparameter-Tuning
- Deep Learning und Integration in RAPIDS-Workflows
- Einsatz von RAPIDS in Kombination mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)
- Optimierung von Trainings- und Inferenzprozessen auf der GPU
- Integration von Deep Learning in Datenpipelines
- Fallstudien zur Beschleunigung komplexer Modelle
- Integration in bestehende Data-Science-Workflows und Automatisierung
- Anbindung von RAPIDS an bestehende ETL- und Analyseprozesse
- Nutzung von RESTful APIs und SDKs zur Integration in Unternehmensanwendungen
- Verbindung von RAPIDS mit Cloud-Diensten und Data Lakes
- Fallstudien zur erfolgreichen Integration in hybride und Multi-Cloud-Umgebungen
- Monitoring, Performance und Zukunftstrends
- Einsatz von Monitoring-Tools zur Überwachung von GPU-Workloads
- Analyse von Leistungskennzahlen und Optimierung der Datenverarbeitung
- Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung und Fehlerdiagnose
- Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der GPU-beschleunigten Datenanalyse
- Praktische Abschlussübung
- Aufgabe: In Gruppenarbeit entwickeln die Teilnehmenden ein vollständiges End-to-End-Szenario zur Implementierung einer GPU-beschleunigten Data-Science-Lösung mit NVIDIA RAPIDS
- Ziel: Die Teilnehmenden bereiten einen Datensatz mit cuDF auf, führen verteilte Analysen mit Dask durch, trainieren ML-Modelle mit cuML und integrieren die Ergebnisse in eine Beispielanwendung
- Ergebnis: Jede Gruppe präsentiert ihr Konzept inklusive einer Live-Demo der zentralen Funktionen; anschließend erfolgt eine moderierte Feedbackrunde zur Diskussion von Verbesserungspotenzialen
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen