Kratek opis: Udeleženci bodo spoznali različne načine pohitritve nalaganja večjih podatkovnih zbirk s knjižnico Pandas. Nadalje bodo predstavljeni načini dodatnih pohitritev dela z večjimi podatkovnimi zbirkami, ki jih omogočata knjižnici Polars in cuDF. Udeleženci bodo s primerjavo izvedbe funkcij za delo s podatki v omenjenih knjižnicah spoznali prednosti in slabosti posameznih pristopov za obdelavo podatkov.
Podrobnejši opis: V tej delavnici bodo udeleženci spoznali učinkovite metode za pospešitev procesov nalaganja in obdelave večjih podatkovnih zbirk z uporabo knjižnice Pandas, ki je uveljavljena v svetu podatkovne znanosti in analitike. Poleg optimizacij znotraj Pandas bodo predstavljene tudi alternativne knjižnice, kot sta Polars in cuDF, ki omogočata dodatno pospešitev dela z obsežnimi podatki. Udeleženci bodo pridobili praktične vpoglede v posebne prednosti, ki jih ponujajo te knjižnice, pri čemer bo Polars primeren za analize na računalnikih z omejenimi viri, cuDF pa za optimizacijo na sistemih, ki podpirajo pospeševanje z grafičnimi karticami.
V delavnici bo prikazana primerjava izvajanja osnovnih funkcij za obdelavo podatkov v vseh treh knjižnicah. Udeleženci bodo spoznali, kako različne metode delujejo v praksi, ter izvedeli, v katerih situacijah se bolj splača uporabiti Pandas, Polars ali cuDF. S primeri bo prikazana prilagoditev uporabe knjižnice glede na različne scenarije obdelave podatkov, od preprostega filtriranja in združevanja do obsežnih transformacij in operacij, ki zahtevajo večjo procesorsko moč ali paralelizacijo.
Delavnica bo tako omogočila udeležencem razviti širši nabor znanj za obdelavo podatkov, s čimer bodo lažje izbirali najbolj optimalne pristope za določene podatkovne projekte.
Zahtevnost: Napredna
Jezik: Slovenski
Termin: 11. 12. 2024 od 9.00 - 13.00
Omejitev števila udeležencev: 30
Virtualna lokacija: MS TEAMS
Priporočeno predznanje: Osnovno poznavanje programskega jezika Python, poznavanje osnov obdelave velepodatkov (delavnica Uvod v obdelavo velepodatkov v Pythonu)
Ciljna publika: Raziskovalci, inženirji, študenti, podatkovni znanstveniki, podatkovni analitiki
Potek izobraževanja: Izobraževanje poteka na daljavo v okolju MS Teams. Udeleženci sodelujejo s pomočjo zvezkov Jupyter, ki jih odprejo na platformi Google Colab.
Na izobraževanju pridobljena znanja:
- Uporaba osnovnih funkcij knjižnic Pandas, Polars in cuDF za obdelavo velepodatkov
- Uporaba naprednih funkcij knjižnice Pandas, Polars in cuDF za delo z velepodatki
- Optimizacija nalaganja in shranjevanja velepodatkov
- Primerjava datotečnih formatov velepodatkovnih zbirk
- Obdelava velepodatkov na grafični procesni enoti
Organizator:
Predavatelji:
| Ime: | Mladen Borovič |
| Opis: | Mladen Borovič je asistent na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru (UM FERI). Njegova raziskovalna področja so aplikacije umetne inteligence, priporočilni sistemi in iskalnike, sistemi za detekcijo podobnih vsebin, obdelava naravnega jezika in visokozmogljivo računalništvo. |
| E-mail: | mladen.borovic@um.si |
X
