Build your ultimate AI agent
Descripción del curso
La gran ventaja de R es que está diseñado para el análisis de datos. El inconveniente es que a veces puede ser lento y entorpecer nuestro análisis. Por eso es fundamental conocer las principales técnicas para acelerar tu trabajo, reducir el tiempo de cómputo y obtener conclusiones lo antes posible.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
El arte del benchmarking
Para hacer que tu código vaya más rápido, primero necesitas saber cuánto tarda en ejecutarse. En este capítulo se introduce la idea de evaluar el rendimiento (benchmarking) de tu código.
- ¡Bienvenido!50 XP
- Versión de R100 XP
- Benchmarking50 XP
- Comparar los tiempos de lectura de archivos CSV y RDS100 XP
- Diferencias operativas: "<-" y "="50 XP
- Tiempo transcurrido100 XP
- Tiempo relativo50 XP
- ¿Qué tal es tu máquina?50 XP
- Hardware de DataCamp100 XP
- Evalúa el rendimiento de la máquina de DataCamp100 XP
2
Ajuste fino: Base R eficiente
R es flexible porque a menudo puedes resolver un mismo problema de muchas formas distintas. Algunas pueden ser varios órdenes de magnitud más rápidas que otras. En este capítulo aprenderás a escribir código base de R rápido.
3
Diagnosticar problemas: perfilado de código
El perfilado te ayuda a localizar los cuellos de botella de tu código. En este capítulo aprenderás a visualizarlos con el paquete profvis.
4
Código a toda velocidad: programación en paralelo
Algunos problemas se pueden resolver más rápido utilizando varios núcleos de tu máquina. Este capítulo te muestra cómo escribir código R que se ejecute en paralelo.
R
Escribir código R eficiente
Curso
completado
