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Curso

Processamento de Dados em Escala no R

AvançadoNível de habilidade
Atualizado 08/2024
Aprenda a escrever código escalável para trabalhar com big data no R usando os pacotes bigmemory e iotools.
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RProgramming
4 h
15 vídeos
49 Exercícios
3,950 XP
6,148
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Descrição do curso

Conjuntos de dados costumam ser maiores do que a RAM disponível, o que gera problemas para quem programa em R, já que, por padrão, todas as variáveis ficam na memória. Você vai aprender ferramentas para processar, explorar e analisar dados diretamente do disco. Também vai aplicar a abordagem dividir-aplicar-combinar e aprender a escrever código escalável usando os pacotes bigmemory e iotools. Neste curso, você usará os dados da Federal Housing Finance Agency, um conjunto de dados público que registra todas as hipotecas mantidas ou securitizadas pela Federal National Mortgage Association (Fannie Mae) e pela Federal Home Loan Mortgage Corporation (Freddie Mac) de 2009 a 2015.

Pré-requisitos

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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Processamento de Dados em Escala no R
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