Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Das Schöne an R ist, dass es für Datenanalyse gemacht ist. Der Nachteil: Manchmal ist R langsam und bremst deine Analyse aus. Deshalb ist es wichtig, die wichtigsten Techniken zum Beschleunigen deiner Analyse zu kennen, damit du Rechenzeit reduzierst und so schnell wie möglich zu Erkenntnissen kommst.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Die Kunst des Benchmarkings
Damit dein Code schneller läuft, musst du wissen, wie lange er überhaupt braucht. In diesem Kapitel lernst du, wie du deinen Code benchmarkst.
2
Feintuning: Effizientes Base R
R ist flexibel, weil du ein Problem oft auf verschiedene Arten lösen kannst. Manche Varianten sind um Größenordnungen schneller als andere. In diesem Kapitel lernst du, schnellen Base-R-Code zu schreiben.
3
Probleme diagnostizieren: Code-Profiling
Profiling hilft dir, Engpässe in deinem Code zu finden. In diesem Kapitel lernst du, diese Flaschenhälse mit dem Paket profvis zu visualisieren.
4
Turbos für deinen Code: Parallele Programmierung
Manche Probleme lassen sich schneller lösen, wenn du mehrere Kerne deines Rechners nutzt. In diesem Kapitel erfährst du, wie du R-Code schreibst, der parallel läuft.
R
Effizient R-Code schreiben
Kurs
abgeschlossen
