00:00 Introducción a oneAPI
21:10 Conexión a DevCloud, cuadernos de Jupyter, y presentación de ejercicios
53:05 Pandas y Matplotlib
01:44:30 Numpy
02:31:49 Machine-Learning en Python
03:19:50 Data Parallel
Si eres científico de datos o analista de BI en este seminario te mostramos cómo llevar tu desarrollo al siguiente nivel de profesionalidad. Abordaremos de forma práctica las funciones estadísticas, matemáticas y de representación gráfica de Python necesarias para la construcción de un programa de Machine Learning, mostrando además cómo disparar su rendimiento.
Utilizaremos un conjunto de herramientas de Intel como son su distribución open source de Python, sus librerías optimizadas (NumPy, Scikit-learn, etc.), la nube para desarrolladores, y los aceleradores de hardware para procesadores CPU y GPU, con las cuales descubrirás que tu software de aprendizaje automático puede ejecutarse en unos niveles de rendimiento muy por encima de los habituales.
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