Accelerating Data Engineering Pipelines

نظرة عامة

سرّع عمليات ETL بالمعالجات الرسومية. يشرح هذا اليوم العملي كيف تنتقل البيانات عبر العتاد، وكيف تؤثّر صيغ الملفات في الأداء، وكيف توسّع خطوط المعالجة عبر عدة معالجات رسومية بـ NVTabular، وكيف تبني لوحة تفاعلية فوق ملايين السجلات.

ما ستتعلّمه

المحتوى التقني أدناه معروضٌ باللغة الإنجليزية كما ورد في منهاج الدورة، حفاظاً على دقّة المصطلحات.

• How data moves within a computer. How to build the right balance between CPU, DRAM, Disk Memory, and GPUs.
• How different file formats can be read and manipulated by hardware.
• How to scale an ETL pipeline with multiple GPUs using NVTabular.
• How to build an interactive Plotly dashboard where users can filter on millions of data points in less than a second.

المنهاج

لمن هذه الدورة

مهندسو البيانات وعلماؤها الذين يعالجون مجموعات بيانات ضخمة ويريدون خطوط معالجة أسرع.

قبل أن تبدأ

• Intermediate knowledge of Python (list comprehension, objects)
• Familiarity with pandas a plus
• Introductory statistics (mean, median, mode)