R 코드의 성능 병목 구간을 식별하는 방법을 배워요. 고전적인 수치 연산을 병렬로 실행해 보고, 실제로 도움이 되는지 확인해요!

병렬화해야 할까요?

언제 병렬화할 수 있을까요?

parLapply() 사용하기

R에서의 병렬화

파일을 병렬로 읽기

일일 가격 범위

효과 측정하기

평균 산모 연령 부트스트랩

벡터화할 수 있을까요?

수익 미세 벤치마크

병렬 프로그래밍 입문

R에서 다양한 상황에 병렬화를 적용하고, 의존성을 효율적으로 관리해 보세요. 느린 루프를 매끄럽게 돌아가는 코드로 바꿔 봅시다!

실전에서 사용하는 parLapply

클러스터에서 코드 실행하기

병렬 필터링

parallel apply 패밀리

clusterMap()으로 살펴보는 의료 지출

mclapply()로 인구 증가율 계산하기

거래량 열 단위 연산

foreach 사용하기

foreach로 반복문 돌리기

변수와 패키지를 사용하는 foreach

고급 foreach 작업

반복(iterate)하고 필터링하기

가격 추세를 위한 중첩 foreach 루프

parallel과 foreach

병렬 프로그래밍에서 futures 사용법을 깊이 있게 다룹니다. 벡터, 리스트, 데이터 프레임을 병렬로 처리하면서도 유지 보수가 쉬운 코드를 작성하는 방법을 배워요.

Futures

지연된 제곱근

광고 타깃을 위한 Futures

futures로 사회과학 연구 지원하기

미래 매핑하기

furrr로 주식 순위 매기기

Furrr 타입 지정

furrr로 고급 연산 수행하기

여러 입력 처리하기

furrr 설정

future_map()로 더 많은 작업 하기

주가의 그룹별 부트스트랩

future_map 결과를 행 결합하기

Parallel Futures

병렬 프로세스의 메모리를 관리하는 방법을 배워요. 코드의 재현 가능성을 확보하고, 병렬 프로그래밍 도구 상자에 효율적인 디버깅 기법을 더해 보세요.

메모리 모니터링과 관리

parLapply()의 메모리 프로파일

부트스트랩 청크 처리

병렬 환경에서의 재현성

재현 가능한 복권 결과

부트스트랩 재현하기

병렬 디버깅

디버깅 단계

상관관계 디버깅

고급 디버깅

부트스트랩 에러

모델링 오류 잡기

마무리합니다!

병렬 환경에서의 문제 해결

R 프로그래밍 언어는 현대 기술 스택에서 매우 중요하지만, R 코드는 때때로 실행에 시간이 걸릴 수 있어요. 이 병렬 프로그래밍 강의에서는 대부분의 최신 컴퓨터에 있는 다중 프로세서를 활용해 코드를 최적화하는 방법을 배워요. 핵심 병렬 프로그래밍 개념을 이해하고, 병렬화로 성능 향상을 기대할 수 있는 연산을 식별하게 됩니다. 또한 R의 검증된 패키지들(parallel, foreach, future)을 활용해 병렬화를 수행하고, 실행 시간을 줄이며, 모니터링·디버깅하고, 병렬 코드의 재현 가능성까지 보장하는 방법을 익혀요.

<h2>병렬 프로그래밍으로 코드를 더 빠르게 실행하세요</h2>
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R 프로그래밍 언어는 현대 기술 스택의 핵심 요소입니다. 하지만 때때로 R 코드는 실행하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 좋은 소식은 대부분의 최신 컴퓨터에는 여러 개의 프로세서가 있다는 것입니다. 이 강의는 병렬 프로그래밍에 대한 강의로, 이미 보유한 하드웨어를 활용해 코드를 더 빠르게 실행하는 데 도움이 됩니다.
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<h2>핵심 개념 배우기</h2>
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이 강의에서는 병렬 프로그래밍의 핵심 개념을 체계적으로 배우게 됩니다. 부트스트랩과 함수 매핑 같은 일반적인 계산을 프로파일링하고 벤치마킹하게 됩니다. 또한 병렬화의 이점을 얻을 수 있는 작업을 식별하는 방법도 배우게 됩니다.
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<h2>R 패키지를 사용하여 작업을 병렬화하기</h2>
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진행하면서 parallel, foreach, future 등 성숙한 R 패키지 모음을 살펴보게 됩니다. 이 패키지들을 사용해 리스트, 행렬, 데이터 프레임과 함께 작업을 병렬화하는 방법을 배우게 됩니다. 다양한 작업을 수행하면서 중첩된 for 반복문의 실행 시간을 줄이는 기술을 익히게 됩니다. 병렬화된 코드의 재현성 문제를 모니터링하고, 디버깅하며, 해결하는 방법도 배우게 됩니다.
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<h2>기존 코드를 병렬화하세요</h2>
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이러한 도구를 익히면, 훨씬 더 빠르게 실행되는 병렬화된 코드를 작성할 수 있습니다. 수료할 즈음에는 원칙에 따라 기존 코드를 병렬화하고 유지보수할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

Writing Efficient R Code

Introduction to the Tidyverse

R에서 병렬 컴퓨팅의 힘을 활용하세요. 데이터 분석 능력을 향상하고 계산을 가속화하세요.

R의 병렬 프로그래밍

R에서 병렬 컴퓨팅의 힘을 활용하세요. 데이터 분석 역량을 높이고, 계산 속도를 높이며, 대용량 데이터세트를 손쉽게 처리하세요.


future_map()로 더 많은 작업 하기

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