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Kurs

Skalierbare Datenverarbeitung in R

ExperteSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 08/2024
Lerne, wie du mit den Paketen bigmemory und iotools skalierbaren Code für die Arbeit mit Big Data in R schreibst.
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RProgramming
4 Std.
15 Videos
49 Übungen
3,950 XP
6,148
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Kursbeschreibung

Datensätze sind oft größer als der verfügbare Arbeitsspeicher. Das ist für R-Programmierer:innen problematisch, da standardmäßig alle Variablen im Speicher liegen. Du lernst Werkzeuge kennen, mit denen du Daten direkt von der Festplatte verarbeiten, untersuchen und analysieren kannst. Außerdem setzt du den Split-Apply-Combine-Ansatz um und lernst, wie du mit den Paketen bigmemory und iotools skalierbaren Code schreibst. In diesem Kurs nutzt du Daten der Federal Housing Finance Agency – ein frei verfügbarer Datensatz, der alle Hypotheken erfasst, die von der Federal National Mortgage Association (Fannie Mae) und der Federal Home Loan Mortgage Corporation (Freddie Mac) zwischen 2009 und 2015 gehalten oder verbrieft wurden.

Voraussetzungen

Writing Efficient R Code
1

Arbeiten mit immer größeren Datensätzen

In diesem Kapitel erfährst du, warum du neue Techniken brauchst, wenn Datensätze größer sind als der verfügbare Arbeitsspeicher. Wir zeigen, dass das Importieren und Exportieren von Daten mit Basisfunktionen in R langsam sein kann, und stellen einfache Möglichkeiten vor, das zu verbessern. Abschließend führen wir das Paket bigmemory ein.
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2

Datenverarbeitung und -analyse mit bigmemory

Nachdem du nun erste Erfahrung mit bigmemory gesammelt hast, schauen wir uns einfache Methoden zur Datenexploration und -analyse an. Insbesondere siehst du, wie man Tabellen erzeugt und den Split-Apply-Combine-Ansatz umsetzt.
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4

Fallstudie: Eine vorläufige Analyse der Housing-Daten

In den vorherigen Kapiteln haben wir die Housing-Daten vorgestellt und gezeigt, wie man mit Daten rechnet, die ungefähr so groß sind wie der Arbeitsspeicher eines einzelnen Rechners – oder größer. In diesem Kapitel führen wir eine vorläufige Analyse der Daten durch und vergleichen verschiedene Trends im Zeitverlauf.
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Skalierbare Datenverarbeitung in R
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