Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
R est un excellent langage pour la data science, mais il arrive que l’exécution du code soit lente. Associer le confort de R à la vitesse d’un langage compilé
est une excellente façon de retrouver les performances que votre code mérite.C++ est un langage moderne et performant, assez simple à apprendre
pour accélérer du code R. Avec l’aide du package Rcpp,
C++ s’intègre très proprement à R. Vous apprendrez à créer et manipuler
des objets R courants (vecteurs et listes) et à écrire vos propres fonctions C++
pour booster de façon spectaculaire les performances de votre code R.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Introduction
Écrire, mesurer les performances et déboguer votre premier code C++.
- Bienvenue dans le cours50 XP
- Mesurer les performances avec microbenchmark100 XP
- Expressions C++ simples avec evalCpp100 XP
- Conversion entre nombres à l’aide d’un cast100 XP
- Fonctions inline avec cppFunction50 XP
- Première fonction100 XP
- Distance euclidienne depuis 0100 XP
- Débogage50 XP
- Afficher dans la console100 XP
- Messages d’erreur100 XP
2
Fonctions et contrôle du flux
Écrire des fonctions, contrôler le flux avec if et else, et apprendre à utiliser les trois types de boucles en C++.
3
Classes de vecteurs
Manipuler et calculer avec les vecteurs Rcpp et les vecteurs C++ natifs.
4
Études de cas
Utiliser des nombres aléatoires et écrire des algorithmes pour des modèles de séries temporelles appliqués.
R
Optimiser du code R avec Rcpp
Cours
terminé
