آموزش برنامه نویسی R در علم داده: داده های با حجم زیاد

R Programming in Data Science: High Volume Data

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: داده ها تمام فضای موجود را پر می کند و اکنون که فضای ذخیره سازی ارزان است ، مقدار داده ها منفجر شده است. با این حال ، تمام این اطلاعات بدون تجزیه و تحلیل و زمینه بی فایده است. زبان برنامه نویسی R برای سهولت در تجزیه و تحلیل و تجسم حجم عظیم داده ها طراحی شده است. به عنوان مثال ، R توانایی ضرب یک بلوک از متغیرها در دیگری را فراهم می کند - فرضیه ای که مزایای ذاتی را نسبت به زبانهای دیگر فراهم می کند. این دوره نشان می دهد که چرا R برای حجم بالای داده ایده آل است ، روشهای کارآمدتری برای استفاده از زبان معرفی می کند و نحوه جلوگیری از مشکلات و استفاده از فرصتهای داده های بزرگ را توضیح می دهد. بیاموزید که چگونه تعیین کنید که آیا حافظه و قدرت پردازش کافی دارید ، تجسم داده های بزرگ را ایجاد می کنید ، کد R خود را بهینه می کنید و برای سرعت بخشیدن به محاسبات خود از تکنیک های پیشرفته مانند پردازش موازی استفاده می کنید. به علاوه ، چگونگی ادغام R با راه حل های کلان داده مانند پایگاه های داده SQL و Apache Spark را کشف کنید.
موضوعات شامل:
  • دسترسی به حافظه و قدرت پردازش
  • تجسم داده های با حجم زیاد
  • پروفایل و بهینه سازی کد R
  • گردآوری توابع R
  • پردازش موازی با R
  • استفاده از R با سایر راه حل های داده های بزرگ

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • داده های با حجم بالا با R اشتباه می شوند Wrangling high-volume data with R

  • مجموعه داده های نمونه Sample data set

1. مشکلات و فرصت ها با داده های پر حجم 1. Problems and Opportunities with High-Volume Data

  • چشم انداز داده های با حجم بالا Perspectives on high-volume data

  • داده های بزرگ و حافظه موجود Big data and available memory

  • کد: پیدا کردن حافظه موجود Code: Finding available memory

  • چرخه داده های بزرگ و پردازنده Big data and CPU cycles

  • کد: کامپیوتر شما چقدر سریع است؟ Code: How fast is your computer?

2. تجسم داده های با حجم بالا 2. Visualizing High-Volume Data

  • داده ها و تصاویر با حجم بالا High-volume data and visualizations

  • کد: نمودارهایی برای داده های با حجم بالا Code: Graphs for high-volume data

  • کد: فرش () و تند () Code: rug() and jitter()

  • کد: اعمال آمار در توطئه ها Code: Applying statistics to plots

  • کد: نمودارهای نمونه برای داده های با حجم بالا Code: Subsampled graphs for high-volume data

  • کد: پیش نمایش داده ها در چندین نمودار Code: Trellising data across multiple charts

3. کار با زبان برنامه نویسی R 3. Working within the R Programming Language

  • ابزار برنامه نویسی R برای داده های با حجم بالا R programming tools for high-volume data

  • نمونه برداری Downsampling

  • کد R پروفایل را برای یافتن ناکارآمدی Profile R code to find inefficiencies

  • کد: مشخصات کد R برای یافتن ناکارآمدی Code: Profile R code to find inefficiencies

  • از مشکل اصلاح کپی با R خودداری کنید Avoid the copy-on-modify problem with R

  • کد: از اصلاح کپی با data.table خودداری کنید Code: Avoid copy-on-modify with data.table

  • بهینه سازی در مقابل خوانایی Optimization versus readability

4- تکنیک های پیشرفته با حجم بالا 4. Advanced High-Volume Techniques

  • توابع R را کامپایل کنید Compile R functions

  • پردازش موازی با R Parallel processing with R

  • کد: توابع R موازی Code: Parallel R functions

  • بسته های bigmemory ، LaF و ff bigmemory, LaF, and ff packages

5- از R با راه حل های بزرگ Big Data استفاده کنید 5. Use R with External Big Data Solutions

  • داده های با حجم بالا را در یک پایگاه داده ذخیره کنید Store high-volume data in a database

  • کد: R با بانکهای اطلاعاتی Code: R with databases

  • ابر رایانه ای با R Cloud computing with R

  • Sparklyr با R Sparklyr with R

  • کد: R با Sparklyr Code: R with Sparklyr

نتیجه Conclusion

  • خلاصه داده های با حجم بالا با R Summary of high-volume data with R

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش برنامه نویسی R در علم داده: داده های با حجم زیاد
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
1h 25m
30
Linkedin (لینکدین) lynda-small
04 آبان 1397 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
17,482
- از 5
ندارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Mark Niemann-Ross Mark Niemann-Ross

فن شناس در زمینه سخت افزار ، نرم افزار و داستان های علمی باتجربه است Mark Niemann-Ross یک تکنسین با تجربه در زمینه سخت افزار ، نرم افزار و داستان های علمی است.

مارک تقریباً 30 سال است که به توسعه دهندگان در پیمایش API ها کمک می کند و مسئولیت برنامه های شخص ثالث را در Quark و Adobe داشته است. وی علاوه بر فناوری عملی ، در زمینه آموزش فن آوری نیز مشارکت داشته است ، از دیپلم آموزش صنعتی شروع کرده و اخیراً به عنوان مدیر محتوا برای آموزش LinkedIn کار کرده است.

داستان علمی تخیلی مارک اخیراً در علمی تخیلی و واقعیت آنالوگ . او در حال حاضر مشغول کار بر روی یک رمز و راز قتل است که توسط یخچال حل شده است.

Linkedin (لینکدین)

لینکدین: شبکه اجتماعی حرفه‌ای برای ارتباط و کارآفرینی

لینکدین به عنوان یکی از بزرگترین شبکه‌های اجتماعی حرفه‌ای، به میلیون‌ها افراد در سراسر جهان این امکان را می‌دهد تا ارتباط برقرار کنند، اطلاعات حرفه‌ای خود را به اشتراک بگذارند و فرصت‌های شغلی را کشف کنند. این شبکه اجتماعی به کاربران امکان می‌دهد تا رزومه حرفه‌ای خود را آپدیت کنند، با همکاران، دوستان و همکاران آینده ارتباط برقرار کنند، به انجمن‌ها و گروه‌های حرفه‌ای ملحق شوند و از مقالات و مطالب مرتبط با حوزه کاری خود بهره‌مند شوند.

لینکدین همچنین به کارفرمایان امکان می‌دهد تا به دنبال نیروهای با تجربه و مهارت مورد نیاز خود بگردند و ارتباط برقرار کنند. این شبکه حرفه‌ای به عنوان یک پلتفرم کلیدی برای بهبود دسترسی به فرصت‌های شغلی و گسترش شبکه حرفه‌ای خود، نقش مهمی را ایفا می‌کند. از این رو، لینکدین به عنوان یکی از مهمترین ابزارهای کارآفرینی و توسعه حرفه‌ای در دنیای امروز مورد توجه قرار دارد.