R-Programmierung - Optimierung und Beschleunigung von R-Code

Ziele der Schulung

In dieser 1-tägigen Schulung "R-Programmierung - Optimierung und Beschleunigung von R-Code" lernen Sie eine Reihe von Möglichkeiten kennen, R-Code zu beschleunigen. Zunächst geht es um Ideen, sequentiell ausgeführten R-Code effizienter zu gestalten, z. B. durch elegante Vermeidung von Schleifen sowie durch Profiling, d. h. die die Identifizierung von Flaschenhälsen. Anschließend werden mehrere Varianten der Parallelisierung vorgestellt, d. h. der gleichzeitigen Nutzung mehrerer Prozessorkerne / Arbeiter. Es folgen einige Paketempfehlungen und Strategien zum Umgang mit großen Datenmengen sowie Anwendungsbeispiele zur Einbindung von C++-Code.

Zielgruppe Seminar

• Data Scientist

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in R
• Grundkenntnisse im Schreiben eigener Funktionen (z. B. aus dem Kurs „Funktionales Programmieren mit R“)

Seminarinhalt

• Laufzeit von R-Code messen
• Strategien zur Optimierung von sequentiellem R-Code, Praxisbeispiele; u. a. elegante Vermeidung von Schleifen, Speichermanagement
• Profiling, um Flaschenhälse (langsame Code-Abschnitte) zu lokalisieren
• Parallele Programmierung: Verschiedene Strategien, um mehrere Prozessorkerne / Arbeiter zu nutzen: Pakete parallel, parallelly, foreach, future, mirai
• Verteilung der Lasten an die Arbeiter: Load Balancing
• Paket-Empfehlungen und Strategien zum Umgang mit großen Datenmengen
• Einbindung von C++-Code in R

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