Erste Schritte mit der Datenwissenschaft im Hochschulwesen

Die Datenwissenschaft boomt, aber das Fachwissen für die Beschleunigung von bahnbrechenden Entwicklungen entsteht aus verschiedenen Sprachen und Bibliotheken. Hier finden Sie alle Ressourcen rund um die Datenwissenschaft – von Video-Tutorials bis hin zu Anleitungen auf GitHub.

Tutorial-Serie für Einsteiger

Einführung in RAPIDS

Einführung in RAPIDS

Erhalten Sie eine Einführung zu RAPIDS, einer GPU-beschleunigten Open-Source-Plattform für Datenwissenschaft, und einen Überblick über die darin integrierten Softwarepakete.

Einführung in XGBoost

Bringen Sie Ihre Entwicklung in Sachen Datenwissenschaft voran

Erfahren Sie, wie Sie XGBoost, eines der beliebtesten Pakete für maschinelles Lernen, mit Grafikprozessoren auf RAPIDS beschleunigen.

Mehr Tutorial-Notebooks auf GitHub ansehen.

Ich möchte Neuigkeiten zu Hochschulen und Forschung von NVIDIA erhalten.

Ressourcen

Beschleunigung von Workloads für die Datenwissenschaft mit RAPIDS

Beschleunigung von Workloads für die Datenwissenschaft mit RAPIDS

Erfahren Sie, wie RAPIDS Produktivität, Leistung und Erkenntnisgewinnung in der Datenwissenschaft mit grafikprozessorbeschleunigtem maschinellen Lernen und Datenanalysebibliotheken auf den NVIDIA GPU-Plattformen steigert.

Offene Datenquellen für Ihr nächstes Projekt durchsuchen

Offene Datenquellen für Ihr nächstes Projekt durchsuchen

Greifen Sie auf eine Liste offener Datenbanken zu, um Ihre Forschung und Lehre zu fördern.

Die Produktivität von Datenwissenschaftsteams mit Kubernetes und RAPIDS steigern

Die Produktivität von Datenwissenschaftsteams mit Kubernetes und RAPIDS steigern

Hier erhalten Sie einen Überblick über NVIDIA-basierte Cluster, mit denen Datenwissenschaftsteams mit Jupyter-Notebooks komplexe Probleme in der Datenwissenschaft bewältigen.

Foren

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