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Curso

Procesamiento de datos escalable en R

AvanzadoNivel de habilidad
Actualizado 8/2024
Aprende a escribir código escalable para trabajar con big data en R utilizando los paquetes bigmemory e iotools.
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RProgramming
4 h
15 vídeos
49 Ejercicios
3,950 XP
6,148
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Descripción del curso

A menudo, los conjuntos de datos son más grandes que la RAM disponible, lo que genera problemas para quienes programan en R, ya que por defecto todas las variables se almacenan en memoria. Aprenderás herramientas para procesar, explorar y analizar datos directamente desde disco. También implementarás el enfoque dividir-aplicar-combinar y aprenderás a escribir código escalable usando los paquetes bigmemory e iotools. En este curso, utilizarás los datos de la Federal Housing Finance Agency, un conjunto de datos público que recoge todas las hipotecas mantenidas o titulizadas por Federal National Mortgage Association (Fannie Mae) y Federal Home Loan Mortgage Corporation (Freddie Mac) entre 2009 y 2015.

Requisitos previos

Writing Efficient R Code
1

Trabajo con conjuntos de datos cada vez más grandes

En este capítulo, veremos por qué necesitas aplicar nuevas técnicas cuando los conjuntos de datos son más grandes que la RAM disponible. Mostramos que importar y exportar datos con las funciones base de R puede ser lento y algunas formas sencillas de solucionarlo. Por último, presentamos el paquete bigmemory.
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2

Procesamiento y análisis de datos con bigmemory

Ahora que ya tienes experiencia con bigmemory, veremos técnicas sencillas de exploración y análisis de datos. En particular, veremos cómo crear tablas e implementar el enfoque dividir-aplicar-combinar.
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4

Estudio de caso: análisis preliminar de los datos de vivienda

En los capítulos anteriores, presentamos los datos de vivienda y mostramos cómo calcular con datos que son tan grandes como, o mayores que, la cantidad de RAM de una sola máquina. En este capítulo, realizaremos un análisis preliminar de los datos, comparando varias tendencias a lo largo del tiempo.
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