Note :
Ce livre couvre les pratiques de codage efficaces dans R, en se concentrant principalement sur l'optimisation des performances pour les grands ensembles de données. Bien qu'il offre des idées et des techniques précieuses pour les utilisateurs novices et intermédiaires, il présente également une quantité importante de contenu de base qui peut ne pas convenir aux programmeurs plus expérimentés. En outre, il souffre de problèmes d'édition et de qualité de production.
Avantages:Fournit des conseils pratiques et des techniques pour une programmation R efficace, en particulier pour les grands ensembles de données.
Inconvénients:Couvre des concepts importants tels que la gestion de la mémoire, les conventions de codage et la collaboration.
(basé sur 12 avis de lecteurs)
Efficient R Programming: A Practical Guide to Smarter Programming
Il existe de nombreuses ressources R excellentes pour la visualisation, la science des données et le développement de paquets. Des centaines de vignettes, de pages web et de forums expliquent comment utiliser R dans des domaines particuliers. Mais peu de choses ont été écrites sur la façon de faire fonctionner R de manière efficace, jusqu'à présent. Ce livre pratique enseigne aux novices et aux utilisateurs expérimentés de R comment écrire un code R efficace.
S'appuyant sur des années d'expérience dans l'enseignement de R, les auteurs Colin Gillespie et Robin Lovelace fournissent des conseils pratiques sur une série de sujets - de l'optimisation de la configuration de RStudio à l'utilisation de C++ - qui font de ce livre un complément utile à l'étagère de tout utilisateur de R. Les universitaires, les utilisateurs professionnels et les programmeurs de tous horizons pourront bénéficier des conseils de Programmation R efficace.
⬤ Obtenez des conseils pour la mise en place d'un environnement de programmation R.
⬤ Explorer les concepts généraux de programmation et les techniques de codage R.
⬤ Comprendre les ingrédients d'un flux de travail R efficace.
⬤ Apprenez à lire et à écrire efficacement des données dans R.
⬤ Plonger dans la charpenterie de données - la compétence vitale pour nettoyer les données brutes.
⬤ Optimisez votre code grâce au profilage, aux astuces standard et à d'autres méthodes.
⬤ Déterminer les capacités de votre matériel à gérer les calculs R.
⬤ Maximiser les avantages de la programmation R en collaboration.
⬤ Accélérer votre transition de hacker R à programmeur R.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)