Pular para o conteúdo principal
InícioR

Scalable Data Processing in R

Learn how to write scalable code for working with big data in R using the bigmemory and iotools packages.

Comece O Curso Gratuitamente
4 horas15 vídeos49 exercícios5.841 aprendizesTrophyDeclaração de Realização

Crie sua conta gratuita

GoogleLinkedInFacebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.
Group

Treinar 2 ou mais pessoas?

Tentar DataCamp for Business

Amado por alunos de milhares de empresas


Descrição do Curso

Datasets are often larger than available RAM, which causes problems for R programmers since by default all the variables are stored in memory. You’ll learn tools for processing, exploring, and analyzing data directly from disk. You’ll also implement the split-apply-combine approach and learn how to write scalable code using the bigmemory and iotools packages. In this course, you'll make use of the Federal Housing Finance Agency's data, a publicly available data set chronicling all mortgages that were held or securitized by both Federal National Mortgage Association (Fannie Mae) and Federal Home Loan Mortgage Corporation (Freddie Mac) from 2009-2015.
Para Empresas

Treinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.
DataCamp Para EmpresasPara uma solução sob medida , agende uma demonstração.

Nas seguintes faixas

Big Data in R

Ir para a trilha
  1. 1

    Working with increasingly large data sets

    Gratuito

    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.

    Reproduzir Capítulo Agora
    What is Scalable Data Processing?
    50 xp
    Why is your code slow?
    50 xp
    How does processing time vary by data size?
    100 xp
    Working with "Out-of-Core" Objects using the Bigmemory Project
    50 xp
    Reading a big.matrix object
    100 xp
    Attaching a big.matrix object
    100 xp
    Creating tables with big.matrix objects
    100 xp
    Data summary using bigsummary
    100 xp
    References vs. Copies
    50 xp
    Copying matrices and big matrices
    100 xp
  2. 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.

    Reproduzir Capítulo Agora
Para Empresas

Treinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.

Nas seguintes faixas

Big Data in R

Ir para a trilha

conjuntos de dados

Mortgage data (sample)

colaboradores

Collaborator's avatar
Sumedh Panchadhar
Collaborator's avatar
Richie Cotton
Michael Kane HeadshotMichael Kane

Assistant Professor at Yale University

Ver Mais

O que os outros alunos têm a dizer?

Junte-se a mais de 15 milhões de alunos e comece Scalable Data Processing in R hoje mesmo!

Crie sua conta gratuita

GoogleLinkedInFacebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.