Débutez avec la science des données dans l’enseignement supérieur

La science des données est actuellement adoptée par de nombreux établissements d’enseignement mais, pour faire des découvertes plus rapidement, vous devez disposer de solides connaissances dans divers langages de programmation et bibliothèques spécialisées. Accédez à toutes les ressources dont vous avez besoin pour mettre en œuvre vos projets de science des données, d’une série de didacticiels vidéo à un ensemble de guides pratiques sur GitHub.

Série de didacticiels pour les débutants

Initiation à RAPIDS

Initiation à RAPIDS

Bénéficiez d’une initiation à RAPIDS, une plateforme open-source accélérée par GPU pour la science des données, et accédez à une présentation de ses modules logiciels intégrés.

Initiation à XGBoost

Accélérerez vos projets de science des données

Découvrez comment accélérer XGBoost, l’un des modules d’apprentissage automatique sur GPU les plus populaires pour RAPIDS.

Accédez à d’autres didacticiels sur GitHub.

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Ressources

Accélération des workflows de science des données avec RAPIDS

Accélération des workflows de science des données avec RAPIDS

Découvrez comment RAPIDS permet de maximiser la productivité, la performance et le retour sur investissement grâce aux bibliothèques logicielles accélérées par GPU pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données, que vous pouvez déployer sur les plateformes GPU de NVIDIA.

Accédez à des sources de données ouvertes pour déployer votre prochain projet

Accédez à des sources de données ouvertes pour déployer votre prochain projet

Découvrez une liste de bases de données ouvertes qui vous permettront de renforcer vos projets de recherche et d’enseignement.

Optimisez la productivité de vos équipes de science des données avec Kubernetes et RAPIDS

Optimisez la productivité de vos équipes de science des données avec Kubernetes et RAPIDS

Obtenez un aperçu des clusters de calcul accélérés par NVIDIA qui permettent aux chercheurs en science des données de traiter des problèmes complexes avec des PC portables Jupyter.

Forums

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