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Procesamiento de datos escalable en R

¿Qué es el procesamiento de datos escalable?

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Este ejercicio forma parte del curso

Procesamiento de datos escalable en R

AvanzadoNivel de habilidad

4.7+

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En este capítulo, veremos por qué necesitas aplicar nuevas técnicas cuando los conjuntos de datos son más grandes que la RAM disponible. Mostramos que importar y exportar datos con las funciones base de R puede ser lento y algunas formas sencillas de solucionarlo. Por último, presentamos el paquete bigmemory.

Exercise 1: ¿Qué es el procesamiento de datos escalable?

Ejercicio actual

Exercise 2: ¿Por qué tu código es lento?Exercise 3: ¿Cómo varía el tiempo de procesamiento según el tamaño de los datos?Exercise 4: Trabajar con objetos “out-of-core” usando el proyecto Bigmemory Exercise 5: Lectura de un objeto big.matrix Exercise 6: Vincular un objeto big.matrix Exercise 7: Crear tablas con objetos big.matrix Exercise 8: Resumen de datos con bigsummary Exercise 9: Referencias vs. copias Exercise 10: Copiar matrices y big matrices

Ahora que ya tienes experiencia con bigmemory, veremos técnicas sencillas de exploración y análisis de datos. En particular, veremos cómo crear tablas e implementar el enfoque dividir-aplicar-combinar.

Exercise 1: La suite de paquetes Bigmemory Exercise 2: Tabulación con bigtable Exercise 3: Raza y etnia del prestatario por año (I)Exercise 4: Divide-aplica-combina Exercise 5: Proporción de prestatarias Exercise 6: Dividir Exercise 7: Apply Exercise 8: Combinar Exercise 9: Visualiza tus resultados con el tidyverse Exercise 10: Visualización de la proporción de mujeres prestatarias Exercise 11: La ratio de ingresos del prestatario Exercise 12: Tablas grandes ordenadas (tidy)Exercise 13: Limitaciones de bigmemory Exercise 14: ¿Dónde deberías usar bigmemory?

Usaremos el paquete iotools, que puede procesar datos numéricos y de texto, e introduciremos el concepto de procesamiento por bloques.

Exercise 1: Introducción al procesamiento por bloques Exercise 2: ¿Puedes aplicar dividir-calcular-combinar?Exercise 3: Operaciones plegables (I)Exercise 4: Operaciones plegables (II)Exercise 5: Primera toma de contacto con iotools: importación de datos Exercise 6: Compara read.delim() y read.delim.raw()Exercise 7: Leer datos raw y convertirlos en una estructura de datos Exercise 8: chunk.apply Exercise 9: Leer fragmentos como una matriz Exercise 10: Leer bloques como data.frame Exercise 11: Paralelizar llamadas a chunk.apply

En los capítulos anteriores, presentamos los datos de vivienda y mostramos cómo calcular con datos que son tan grandes como, o mayores que, la cantidad de RAM de una sola máquina. En este capítulo, realizaremos un análisis preliminar de los datos, comparando varias tendencias a lo largo del tiempo.

Exercise 1: Visión general de los tipos de análisis de este capítulo Exercise 2: Representación racial y étnica en los datos de hipotecas Exercise 3: Comparar la raza/etnia de los prestatarios y sus proporciones Exercise 4: ¿Faltan los datos al azar?Exercise 5: Buscando ausencias predecibles Exercise 6: Un poco más sobre valores ausentes Exercise 7: Análisis de los datos de vivienda Exercise 8: Raza y etnia de los prestatarios por año (II)Exercise 9: Visualización de las tendencias demográficas ajustadas Exercise 10: Cambio relativo en la tendencia demográfica Exercise 11: Tendencias de los préstamos a prestatarios: ciudad vs. rural Exercise 12: Región del prestatario por año Exercise 13: ¿Quién obtiene préstamos con garantía federal?Exercise 14: ¡Enhorabuena!