After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
R의 장점은 데이터 분석을 위해 설계되었다는 점이에요. 하지만 때때로 R이 느려서 분석을 방해할 때가 있죠. 그래서 분석 속도를 높이는 핵심 기법에 익숙해지는 것이 중요합니다. 계산 시간을 줄이고 가능한 한 빨리 인사이트를 얻을 수 있도록 말이죠.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
벤치마킹의 기술
코드를 더 빠르게 만들려면, 실행에 얼마나 시간이 걸리는지 알아야 해요. 이 장에서는 코드에 대한 벤치마킹 개념을 소개합니다.
2
미세 조정: 효율적인 Base R
R의 유연성은 하나의 문제를 여러 방식으로 풀 수 있다는 데서 옵니다. 어떤 방법은 다른 방법보다 수십 배 이상 빠를 수 있어요. 이 장에서는 빠른 base R 코드를 작성하는 방법을 배웁니다.
3
문제 진단: 코드 프로파일링
프로파일링은 코드의 병목 구간을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 장에서는 profvis 패키지를 사용해 병목을 시각화하는 방법을 배웁니다.
4
코드 터보 부스트: 병렬 프로그래밍
어떤 문제는 머신의 여러 코어를 사용하면 더 빨리 풀 수 있어요. 이 장에서는 병렬로 실행되는 R 코드를 작성하는 방법을 살펴봅니다.
R
효율적인 R 코드 작성
코스
완료
