Pentru a face codul mai rapid, trebuie mai întâi să știi cât timp îi ia să ruleze. Acest capitol îți prezintă conceptul de benchmarking al codului.

Bun venit!

Versiunea de R

Benchmarking

Compararea timpilor de citire pentru fișiere CSV și RDS

Diferențe operaționale: "<-" și "="

Timp scurs

Timp relativ

Cât de performantă este mașina ta?

Hardware-ul DataCamp

Benchmarkul mașinii DataCamp

Arta benchmarking-ului

R este flexibil deoarece o singură problemă poate fi rezolvată în mai multe moduri. Unele abordări pot fi cu câteva ordine de mărime mai rapide decât altele. Acest capitol te învață cum să scrii cod R de bază eficient.

Alocarea memoriei

De ce este lent acest cod?

Măsurarea timpului – extinderea unui vector

Timings - pre-alocare

Importanța vectorizării codului

Cod vectorizat: înmulțirea

Cod vectorizat: calculul unei sume logaritmice

Data frames și matrice

Data frame-uri vs. matrice

Cadre de date și matrice – selectarea coloanelor

Selectarea unui rând dintr-un data frame

Timpi de execuție pe rânduri

Ajustare fină: R de bază eficient

Profilarea te ajută să identifici blocajele din cod. Acest capitol te învață cum să vizualizezi aceste blocaje folosind pachetul profvis.

Ce este profilarea codului

Profilarea unei funcții

Unde este blocajul?

Profvis în acțiune

Profvis: Exemplu extins

Transformă data frame-ul într-o matrice

Calcularea sumelor pe rânduri

Folosește && în loc de &

Prezentare generală Monopoly

Diagnosticarea problemelor: profilarea codului

Unele probleme pot fi rezolvate mai rapid folosind mai multe nuclee ale procesorului. Acest capitol îți arată cum să scrii cod R care rulează în paralel.

CPU-uri – de ce avem mai mult de unul

Câte nuclee are această mașină?

Ce tipuri de probleme beneficiază de pe urma calculului paralel?

Poate această buclă să ruleze în paralel (1)?

Poate această buclă să ruleze în paralel (2)?

Pachetul parallel - parApply

Trecerea la programarea paralelă

Trecerea la parApply

Pachetul parallel - parSapply

Utilizarea funcției parSapply()

Timings parSapply()

Poți scrie cod R eficient!

Cod turboalimentat: programare paralelă

Information on 45,000 movies

Frumusețea limbajului R constă în faptul că este conceput pentru analiza datelor. Dezavantajul este că uneori R poate fi lent, îngreunând astfel analiza. Din acest motiv, este esențial să te familiarizezi cu principalele tehnici de accelerare a analizei, astfel încât să reduci timpul de calcul și să obții concluzii cât mai rapid.

Intermediate R

Învață să scrii cod R mai rapid, descoperă benchmarking-ul și programarea paralelă.

Scrierea codului R eficient

Învață să scrii cod R mai rapid, descoperă benchmarking și profiling și află secretele programării paralele.

Big Data în R

Dezvoltator R

Bazele programării în R

Selectarea unui rând dintr-un data frame

Scrierea codului R eficient

Exercițiu interactiv practic