数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。因此为了更方便的进行大数据分析，也产生了很多的辅助工具，尤其是金融领域。

随着人工智能与机器学习的发展，Python语言成为了“万能语言”。Python语言作为一种开源的语言，在开源的精神下，产生了各领域开源的第三方扩展包。RAPIDS和DASK是NVIDIA开源的加速数据科学计算的扩展包，可以加速金融领域的数据建模。

DASK是一个可以将Python软件包扩展到多台机器上的工具，可以在同一系统或多节点群集中的多个GPU上分布数据和计算，同时可与RAPIDS cuDF，XGBoost和RAPIDS cuML集成在一起，用于GPU加速的数据分析和机器学习。

RAPIDS是针对数据科学和机器学习的GPU加速平台，为数据科学家提供标准化的流水线式工具。所有RAPIDS库都基于Python，并且都设计了类似于pandas和scikit-learn的接口。RAPIDS的结构是基于不同的库来实现数据科学从数据清洗到数据建模的端到端的加速。

那么DASK和RAPIDS这两个工具到底如何使用呢？又是如何加速金融领域数据建模呢？8月25日晚7点，智东西公开课推出数据分析与建模公开课，NVIDIA解决方案架构师王闪闪，为大家深度讲解如何使用DASK和RAPIDS加速金融领域数据建模。感兴趣的朋友不要错过！