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Spécification du type furrr

Vous souhaitez faire un master en ingénierie et vous voulez postuler dans des universités aux États‑Unis. Vous aimeriez intégrer une université qui jouit d’une bonne réputation académique.

Vous avez trouvé un jeu de données de scores d’universités, disponible sous forme de data frame uni_data. Ce data frame contient une colonne total_score avec les scores académiques en ingénierie (sur 100) pour chaque université aux États‑Unis. Vous souhaitez créer une colonne appelée criteria qui prend la valeur chaîne "Pass" pour toute université ayant un total_score supérieur à 80, sinon "Fail". Si un score est manquant, la valeur doit être NA.

Vous avez criterion_function() dans votre espace de travail. Vous prévoyez d’appliquer cette fonction à total_score en utilisant une variante appropriée de future_map(). Les packages parallel et furrr ont été chargés pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

Programmation parallèle en R

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Instructions

  • Planifiez une multisession et utilisez tous les cœurs disponibles moins deux.
  • Créez une nouvelle colonne en utilisant la variante appropriée de future_map() pour appliquer criterion_function() à la colonne total_score.
  • Revenez à un plan séquentiel.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Plan a multisession to use all cores but two
n_cores <- ___
___(___, ___)

# Create new column using the correct future_map variant
uni_data %>% 
  mutate(criteria = ___(___, ___))

# Revert to a sequential plan
___
Modifier et exécuter le code