Sari la conținutul principal

course

Optimizing R Code with Rcpp

IntermediarNivel de calificare

Actualizat 02.2025

Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.

Începeți Cursul Gratuit

RProgramming

4 oră

15 videos

52 exercises

4,350 XP

3,936

Declarație de realizare

Creează-ți contul gratuit

sau

Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Training a Team?

Try for Business

Descrierea cursului

R is a great language for data science, but sometimes the code can be slow to run. Combining the comfort of R with the speed of a compiled language is a great way to reclaim the performance your code deserves.C++ is a modern, high performance language that is simple enough to learn in the context of accelerating R code. With the help of the Rcpp package, C++ integrates very neatly with R. You will learn how to create and manipulate typical R objects (vectors and lists), and write your own C++ functions to dramatically boost the performance of your R code.

Cerințe preliminare

Introduction to Writing Functions in R

1

Introduction

Writing, benchmarking, and debugging your first C++ code.

Welcome to the course

Benchmarking with microbenchmark

Simple C++ Expressions with evalCpp

Conversion between numbers using cast

Inline functions with cppFunction

First function

Euclidean distance from 0

Print to the console

Error messages

Începeți Capitolul

2

Functions and Control Flow

Writing functions, controlling the flow with if and else, and learning to use the three kinds of loops in C++.

C++ functions belong to C++ files

What happens when you compile this C++ file

Boiler plate

Writing functions in C++

First function - again

Exported and unexported functions

R code in C++ files

if and if/else

Calculating square roots with a for loop

Breaking out of a for loop

While loops

Calculating square roots with a while loop

Do it again: do-while loop

Începeți Capitolul

3

Vector Classes

Manipulate and compute with Rcpp and native C++ vectors.

Rcpp classes and vectors

First and last values of a vector

Indexing a vector

Sum of double vector

Creating vectors

Sequence of integers

Create vector with given values

Vector cloning

Weighted mean

Weighted mean (C++ version)

Handling of missing values

Vectors from the STL

Don't change the size of Rcpp vectors

STL vectors

Începeți Capitolul

4

Case Studies

Use random numbers and write algorithms for applied time series models.

Random number generation

Scalar random number generation

Sampling from a mixture of distributions (I)

Sampling from a mixture of distributions (II)

Rolling operations

Rolling means

Rolling means (in C++)

Last observation carried forward

Mean carried forward

Auto regressive model

Simulate AR(p) model

Simulate MA(q) model

ARMA (p, q) model

Congratulations!

Începeți Capitolul

Optimizing R Code with Rcpp

Curs
finalizat

Obțineți o Declarație de Realizări

Adaugă aceste acreditări la profilul, CV-ul sau profilul tău LinkedIn
Distribuie-l pe rețelele sociale și în evaluarea performanței taleÎnscrie-te Acum

Alătură-te 19 milioane de cursanți și începe Optimizing R Code with Rcpp chiar azi!

Creează-ți contul gratuit

sau

Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.