برنامه‌نویسی موازی با R و RStudio: آموزش کامل

آنچه یاد خواهید گرفت:

• مفاهیم اصلی محاسبات موازی را درک کنید.
• پکیج‌ها ضروری R برای محاسبات موازی را بررسی کنید.
• محاسبات موازی را بر روی پردازنده‌های چند هسته‌ای پیاده‌سازی کنید.
• عملکرد اسکریپت‌های برنامه‌نویسی R و تحلیل داده را بهبود بخشید.
• محاسبات موازی را در پروژه‌های عملی علم داده با RStudio اعمال کنید.
• شناسایی و رفع مشکلات محاسبات موازی را یاد بگیرید.
• از بهترین شیوه‌های کدنویسی برای برنامه‌نویسی R قابل اعتماد و کارآمد پیروی کنید.
• مثال‌های واقعی از محاسبات موازی در R و RStudio را تحلیل کنید.

توضیحات دوره

برنامه‌نویسی موازی با R و RStudio: راهنمای آموزشی کامل

در این دوره، ما با معرفی اصول برنامه‌نویسی موازی با R شروع خواهیم کرد و چگونگی عملکرد آن را جزء به جزء توضیح خواهیم داد.

در ادامه، نمونه‌هایی از کد R را بررسی خواهیم کرد که کند هستند و نیاز به افزایش سرعت دارند.

سپس R را دانلود، نصب و پکیج‌های R طراحی‌شده برای این کار را بررسی خواهیم کرد و مزایا و معایب هر ابزار را مورد بحث قرار خواهیم داد. ما خواهیم آموخت که چگونه می‌توان از R Compiler برای بهینه‌سازی فرآیندهای برنامه‌نویسی موازی استفاده کرد.

هدف این است که دنیای پیچیده برنامه‌نویسی موازی با R را برای همه قابل دسترس و عملی سازیم.

چرا R ،RStudio و Posit؟

• R یکی از ساده‌ترین زبان‌ها برای یادگیری است و با دستکاری داده‌ بسیار سازگار است.
• R منبع‌باز است و بخشی از یک جامعه بزرگ از توسعه‌دهندگان است که پکیج‌هایی را ایجاد و نگهداری می‌کنند که در طول این دوره به بررسی آنها خواهیم پرداخت.
• RStudio احتمالاً بهترین IDE برای برنامه‌نویسان است (همچنین از C++ ،Python ،SQL و زبان‌های دیگر پشتیبانی می‌کند)..

همین امروز این سفر یادگیری را آغاز کنید!

R و RStudio را برای تجربه عملی با محاسبات موازی دانلود کنید و بیایید با هم پتانسیل کامل آن را کشف کنیم!

کدام پکیج‌های R پوشش داده خواهند شد؟

چگونگی نصب بسته‌های R برای برنامه‌نویسی موازی را بیاموزید:

• purrr: مجموعه‌ای از ابزارها برای کار با توابع و بردارها
• doSNOW: بک‌اند موازی حلقه‌های "for"
• furrr: ترکیب توابع نگاشت خانواده purrr با قابلیت‌های پردازش موازی future
• multidplyr: بک‌اند برای dplyr که کار را بین چندین فرآیند توزیع می‌کند.

پکیج‌های پشتیبانی استفاده شده:

• base R: حلقه‌های for، توابع apply
• dplyr: دستکاری داده با سینتکس بسیار کاربرپسند
• tidyr: پاکسازی داده، حذف موارد تکراری، مقادیر NA و غیره
• rvest: وب اسکرپینگ
• tidytext: متن‌کاوی برای تحلیل آماری

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• کاربران مبتدی تا پیشرفته RStudio: افراد با سطوح مختلف مهارت در R
• متخصصانی که با مجموعه‌های داده بزرگ در مشاوره تجاری سروکار دارند.
• مبتدیانی که قبل از پرداختن به موضوعات پیشرفته، بر برنامه‌نویسی R تمرکز دارند.
• دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان RStudio
• کاربران Excel که به برنامه‌نویسی R روی می‌آورند.
• برنامه‌نویسان R که به دنبال یادگیری محاسبات موازی هستند.