Last chance: 50% off unlimited learning
Sale ends in
Kurs Açıklaması
Veri kümeleri çoğu zaman mevcut RAM'den daha büyüktür; bu da R programcıları için sorun yaratır çünkü varsayılan olarak tüm değişkenler bellekte tutulur. Veriyi doğrudan diskten işlemenin, keşfetmenin ve analiz etmenin araçlarını öğreneceksin. Ayrıca split-apply-combine yaklaşımını uygulayacak ve bigmemory ile iotools paketlerini kullanarak ölçeklenebilir kod yazmayı öğreneceksin. Bu kursta, Federal Housing Finance Agency'nin verilerini kullanacaksın; bu, 2009-2015 arasında Federal National Mortgage Association (Fannie Mae) ile Federal Home Loan Mortgage Corporation (Freddie Mac) tarafından elde tutulan veya menkul kıymetleştirilen tüm ipotekleri derleyen, herkese açık bir veri kümesidir.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Giderek büyüyen veri kümeleriyle çalışmak
Bu bölümde, veri kümeleri mevcut RAM'den büyük olduğunda neden yeni teknikler uygulaman gerektiğini ele alıyoruz. Taban R fonksiyonlarıyla veri içe ve dışa aktarmanın yavaş olabileceğini ve bunu kolayca iyileştirmenin bazı yollarını gösteriyoruz. Son olarak, bigmemory paketini tanıtıyoruz.
- Ölçeklenebilir Veri İşleme nedir?50 XP
- Kodun neden yavaş?50 XP
- İşleme süresi veri boyutuna göre nasıl değişir?100 XP
- Bigmemory Projesini kullanarak "çekirdek dışı" nesnelerle çalışma50 XP
- big.matrix nesnesi okuma100 XP
- big.matrix nesnesini iliştirme100 XP
- big.matrix nesneleriyle tablolar oluşturma100 XP
- bigsummary ile veri özeti100 XP
- Referanslar ve Kopyalar50 XP
- Matrisleri ve büyük matrisleri kopyalama100 XP
2
bigmemory ile Verileri İşleme ve Analiz Etme
Artık bigmemory kullanma konusunda biraz deneyim kazandığına göre, bazı basit veri keşfi ve analiz tekniklerini ele alacağız. Özellikle, nasıl tablo oluşturulacağını ve split-apply-combine yaklaşımının nasıl uygulanacağını göreceğiz.
3
iotools ile çalışmak
Hem sayısal hem de karakter verilerini işleyebilen iotools paketini kullanacağız ve parça bazlı (chunk-wise) işlemenin kavramını tanıtacağız.
4
Vaka Çalışması: Konut Verilerinin Ön Analizi
Önceki bölümlerde, konut verilerini tanıttık ve tek bir makinedeki RAM kadar büyük ya da daha büyük verilerle nasıl hesaplama yapılacağını gösterdik. Bu bölümde, zaman içindeki çeşitli eğilimleri karşılaştırarak verilerin ön analizini yapacağız.
R
R'de Ölçeklenebilir Veri İşleme
Kurs
Tamamlandı
