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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
6,147
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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

Working with increasingly large data sets

In this chapter, we cover the reasons you need to apply new techniques when data sets are larger than available RAM. We show that importing and exporting data using the base R functions can be slow and some easy ways to remedy this. Finally, we introduce the bigmemory package.
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2

Processing and Analyzing Data with bigmemory

Now that you've got some experience using bigmemory, we're going to go through some simple data exploration and analysis techniques. In particular, we'll see how to create tables and implement the split-apply-combine approach.
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4

Case Study: A Preliminary Analysis of the Housing Data

In the previous chapters, we've introduced the housing data and shown how to compute with data that is about as big, or bigger than, the amount of RAM on a single machine. In this chapter, we'll go through a preliminary analysis of the data, comparing various trends over time.
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