Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
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
Programa de formación
Contenido del curso
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.
- ¿Qué es el procesamiento de datos escalable?50 XP
- ¿Por qué tu código es lento?50 XP
- ¿Cómo varía el tiempo de procesamiento según el tamaño de los datos?100 XP
- Trabajar con objetos “out-of-core” usando el proyecto Bigmemory50 XP
- Lectura de un objeto big.matrix100 XP
- Vincular un objeto big.matrix100 XP
- Crear tablas con objetos big.matrix100 XP
- Resumen de datos con bigsummary100 XP
- Referencias vs. copias50 XP
- Copiar matrices y big matrices100 XP
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.
3
Trabajo con iotools
Usaremos el paquete iotools, que puede procesar datos numéricos y de texto, e introduciremos el concepto de procesamiento por bloques.
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.
R
Procesamiento de datos escalable en R
Curso
completado
