Objectifs de la formation
A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
- Traiter de grandes quantités de données avec Dask
- Faire du multiprocessing avec Dask
- Manipuler des données avec la librairie xarray
- Réaliser des représentations graphiques avec xarray
Prérequis
Pour suivre efficacement cette formation, les stagiaires doivent
avoir :
Une solide maîtrise de Python: Compréhension des structures de
données (listes, dictionnaires, tableaux NumPy), des fonctions,
des modules, des classes et des concepts d'orientations objet.
Une bonne connaissance des bibliothèques scientifiques Python:
Notamment NumPy, Pandas et Matplotlib, pour la manipulation et
la visualisation de données.
Des notions de base en algèbre linéaire et en statistiques: Ces
connaissances sont essentielles pour comprendre les concepts
sous-jacents aux algorithmes utilisés en analyse de données.
Une compréhension des concepts de parallélisme et de
concurrence: Bien que ce ne soit pas obligatoire, des
connaissances de base sur ces sujets peuvent être utiles pour
mieux appréhender les concepts de Dask.
