R-Code ist im Vergleich zu Code in kompilierten Sprachen oft schneller zu schreiben, aber langsamer in der Ausführung. Mit den hier vermittelten Techniken können Sie Ihren R-Code wesentlich beschleunigen und dadurch Wartezeiten auf Ergebnisse verkürzen.
Schwerpunkte
Laufzeit von R-Code messen
Strategien zur Optimierung von sequentiellem R-Code, Praxisbeispiele; u. a. elegante Vermeidung von Schleifen
Profiling, um Flaschenhälse (langsame Code-Abschnitte) zu lokalisieren
Parallele Programmierung: Verschiedene Strategien, um mehrere Prozessorkerne / Arbeiter zu nutzen
Verteilung der Lasten an die Arbeiter: Load Balancing
Paket-Empfehlungen und Strategien zum Umgang mit großen Datenmengen
Einbindung von C++-Code in R