Învață să identifici blocajele de performanță din codul tău R. Vei rula o operațiune numerică clasică în paralel și vei verifica dacă aceasta aduce îmbunătățiri!

Ar trebui să paralelizăm?

Când poți paraleliza?

Utilizarea parLapply()

Paralelizare în R

Citirea fișierelor în paralel

Intervalele zilnice de prețuri

Măsurarea beneficiilor

Bootstrap pentru vârsta medie a mamelor

Opțiuni

Vectorizabile

Nevectorizabile

Putem vectoriza?

Microbenchmark pentru venituri

Introducere în programarea paralelă

Folosește paralelismul în R pentru o varietate de situații, gestionând eficient dependențele. Transformă buclele lente în procese care rulează fără probleme!

parLapply în practică

Rularea codului pe cluster

Un filtru în paralel

Familia de funcții apply în paralel

Cheltuieli medicale cu clusterMap()

Ratele de creștere a populației cu mclapply()

Operații pe coloane cu volume de tranzacționare

Utilizarea foreach

Bucle cu foreach

foreach cu variabile și pachete

Operații avansate cu foreach

Iterează și filtrează

Bucle foreach imbricate pentru tendințele prețurilor

Parallel și foreach

Aprofundează utilizarea futures în programarea paralelă. Învață să procesezi în paralel vectori, liste și cadre de date, păstrând în același timp codul ușor de întreținut.

Futures

Rădăcini pătrate amânate

Futures pentru țintirea reclamelor

Finanțarea științelor sociale cu futures

Maparea viitorului

Clasificarea acțiunilor cu furrr

Specificarea tipului în Furrr

Operații avansate cu furrr

Procesarea mai multor intrări

Configurația furrr

Mai mult cu future_map()

Bootstrap grupat al prețurilor acțiunilor

Legarea pe rânduri a rezultatelor future_map

Futures în paralel

Învață să gestionezi memoria pentru procesele paralele. Fă-ți codul reproductibil și adaugă tehnici eficiente de depanare în arsenalul tău de programare paralelă.

Monitorizarea și gestionarea memoriei

Profilul de memorie al funcției parLapply()

Împărțirea bootstrap în segmente

Reproductibilitate în calcul paralel

Rezultate reproductibile la loterie

Reproduce bootstrap-ul

Depanare în paralel

Pașii de depanare

Depanarea corelațiilor

Depanare avansată

Eroarea bootstrap

Prinde erorile din modelare

Asta e tot!

Depanarea codului paralel

Limbajul de programare R este o componentă esențială a stivei tehnologice moderne, însă codul R poate necesita uneori timp semnificativ de execuție. Acest curs de programare paralelă te ajută să îți optimizezi codul, valorificând procesoarele multiple ale calculatoarelor moderne. Vei înțelege conceptele cheie ale programării paralele și vei identifica operațiunile care beneficiază de paralelizare. Vei explora, de asemenea, pachete consacrate din R (parallel, foreach, future) pentru paralelizare și vei dobândi abilitățile necesare pentru a reduce timpul de execuție, a monitoriza, a depana și a asigura reproductibilitatea codului paralelizat.

<h2>Accelerează-ți codul cu programarea paralelă</h2>
<br><br>
Limbajul de programare R este o componentă esențială a stack-ului tehnologic modern. Dar uneori, codul R durează mult să ruleze. Vestea bună este că majoritatea computerelor moderne au mai multe procesoare. Acest curs despre programarea paralelă te poate ajuta să îți accelerezi codul valorificând hardware-ul pe care îl ai deja.
<br><br>
<h2>Învață conceptele cheie</h2>
<br><br>
În acest curs, vei învăța sistematic conceptele-cheie ale programării paralele. Vei analiza profilul și vei face benchmark pentru calcule comune precum bootstrap-uri și mapări de funcții. Vei învăța, de asemenea, să identifici operațiunile care pot beneficia de paralelizare.
<br><br>
<h2>Folosește pachetele R pentru a paraleliza operațiunile</h2>
<br><br>
Pe măsură ce avansezi, vei explora o suită de pachete R mature (parallel, foreach, future). Vei învăța să folosești aceste pachete pentru a paraleliza operațiunile cu liste, matrici și cadre de date. Lucrând la o varietate de sarcini, vei dobândi abilitățile necesare pentru a reduce timpul de execuție al buclelor for imbricate. Vei învăța, de asemenea, cum să monitorizezi, să depanezi și să rezolvi problemele de reproductibilitate ale codului paralelizat.
<br><br>
<h2>Paralelizează codul tău existent</h2>
<br><br>
Cu aceste instrumente la îndemână, vei putea scrie cod paralelizat care rulează semnificativ mai rapid. Până când vei termina, vei avea abilitățile necesare pentru a paraleliza și a menține codul existent într-un mod principial.

Writing Efficient R Code

Introduction to the Tidyverse

Dezvăluie puterea calculului paralel în R. Îmbunătățește analiza datelor și accelerează calculele.

Programare paralelă în R

Dezvoltator R

Utilizarea parLapply()

Programare paralelă în R

Exercițiu interactiv practic