Czym jest wydajność? Czym jest wydajne programowanie w R? Dlaczego wydajność? Umiejętności uniwersalne zapewniające wydajność Pisanie bezwzrokowe Spójny styl i konwencje kodowania Testy porównawcze i profilowanie Wykonywanie testów porównawczych Przykład testu porównawczego Profilowanie Materiały do książki Pakiet R Wersja online Lektura uzup ełniająca Wydajna konfiguracja Pięć głównych wskazówek dla zapewnienia wydajnej konfiguracji R System operacyjny Monitorowanie systemu operacyjnego i zasobów Wersje R Instalowanie R Aktualizowanie R Instalowanie pakietów R Instalowanie pakietów R z zależnościami Aktualizowanie pakietów R Uruchamianie R Argumenty uruchamiania R Przegląd plików startowych R Lokalizacja plików startowych Plik .Rprofile Przykładowy plik .Rprofile Plik .Renviron RStudio Instalowanie i aktualizowanie RStudio Układ paneli Opcje programu RStudio Autouzupełnianie Skróty klawiszowe Wyświetlanie obiektów i tabel Zarządzanie projektami BLAS i alternatywne interpretery R Testowanie zysków wydajności po użyciu BLAS Inne interpretery Przydatne materiały Wydajne programowanie Pięć głównych wskazówek dla zapewnienia wydajnego programowania Porady ogólne Przydział pamięci Kod zwektoryzowany Komunikacja z użytkownikiem Błędy krytyczne: stop() Ostrzeżenia: warning() Wyjście informacyjne: message() i cat() Niewidoczne wartości zwracane Faktory Porządkowanie Stały zbiór kategorii Rodzina funkcji apply Przykład: zbiór danych o filmach Spójność typu Buforowanie zmiennych Domknięcia funkcji Kompilator kodu pośredniego Przykład: funkcja do obliczania średniej Kompilowanie kodu Wydajny przepływ pracy Pięć głównych wskazówek dla zapewnienia wydajnego przepływu pracy Typologia planowania projektów Planowanie i zarządzanie projektem Podział pracy Przepływ pracy a kryteria SMART Wizualizowanie planów w R Wybór pakietów Wyszukiwanie pakietów Jak wybierać pakiety? Publikacja Tworzenie dynamicznych dokumentów przy użyciu R Markdown Pakiety R Wydajne wejście/wyjście Pięć głównych wskazówek dla zapewnienia wydajnego wejścia/wyjścia danych Uniwersalne importowanie danych z użyciem rio Formaty zwykłego tekstu Różnice pomiędzy fread() i read_csv() Wstępne przetwarzanie tekstu poza R Formaty plików binarnych Natywne formaty binarne: Rdata czy Rds? Format pliku Feather Testy porównawcze formatów plików binarnych Protocol Buffers Pozyskiwanie danych z Internetu Uzyskiwanie dostępu do danych przechowywanych w pakietach Wydajna stolarka danych Pięć głównych wskazówek dla zapewnienia wydajnej stolarki danych Wydajne ramki danych z wykorzystaniem pakietu tibble Oczyszczanie danych za pomocą pakietu tidyr i wyrażeń regularnych Tworzenie wąskich tabel za pomocą funkcji gather() Podział zmiennych za pomocą funkcji separate() Pozostałe funkcje tidyr Wyrażenia regularne Wydajne przetwarzanie danych za pomocą pakietu dplyr Modyfikowanie nazw kolumn Modyfikowanie klas kolumn Filtrowanie wierszy Łączenie operacji Agregowanie danych Niestandardowa ewaluacja Łączenie zbiorów danych Praca z bazami danych Bazy danych i dplyr Przetwarzanie danych przy użyciu data.table Wydajna optymalizacja Pięć głównych wskazówek dla zapewnienia wydajnej optymalizacji Profilowanie kodu Rozpoczynanie pracy z pakietem profvis Przykład: symulacja gry Monopol Wydajny język R Funkcja if() kontra ifelse() Sortowanie i porządkowanie Odwracanie kolejności elementów Które indeksy mają wartość TRUE? Konwertowanie faktorów na wartości numeryczne Operatory logiczne AND i OR Operacje na wierszach i kolumnach Funkcje is.na() i anyNA() Macierze Przykład: optymalizowanie funkcji move_square() Przetwarzanie równoległe Współbieżne wersje funkcji z rodziny Apply Przykład: Węże i drabiny Ostrożne wychodzenie z funkcji Równoległy kod w systemach Linux i OS X Rcpp Prosta funkcja w C++ Polecenie cppFunction() Typy danych w C++ Funkcja sourceCpp() Wektory i pętle Macierze C++ z dodatkiem lukru składniowego Materiały dla Rcpp Wydajny sprzęt Pięć głównych porad dotyczących wydajnego sprzętu Informacje podstawowe: Czym jest bajt? Pamięć RAM Dyski twarde: HDD kontra SSD Systemy operacyjne: 32- i 64-bitowe Procesor Obliczenia w chmurze Amazon EC2 Wydajna współpraca Pięć głównych wskazówek dla zapewnienia wydajnej współpracy Styl kodowania Formatowanie kodu w RStudio Nazwy plików Wczytywanie pakietów Komentowanie Nazwy obiektów Przykładowy pakiet Operacje przypisania Znaki odstępu Wcięcia Nawiasy klamrowe Kontrola wersji Zatwierdzanie kodu Integracja Git w RStudio GitHub Gałęzie, rozwidlenia, pobieranie i klonowanie Przegląd kodu Wydajne uczenie się Pięć głównych wskazówek dla wydajnego uczenia się Korzystanie z wewnętrznej pomocy R Wyszukiwanie tematów w R Wyszukiwanie i korzystanie z winiet Uzyskiwanie pomocy na temat funkcji Czytanie kodu źródłowego R swirl Materiały online Stack Overflow Listy mailingowe i grupy Zadawanie pytań Minimalny zbiór danych Minimalny przykład Pogłębianie wiedzy Szerzenie wiedzy