Mesurer et optimiser les temps d'exécution dans R (Réf TEMEX) À distance
Dernière mise à jour : 25/07/2025
Apprenez à diagnostiquer et accélérer vos scripts R : mesure des performances, vectorisation, parallélisation, compilation… Cette formation vous aide à rendre votre code plus rapide et plus efficace, même pour des traitements lourds.
Public
Tout public
Prérequis
Aucun
Objectifs pédagogiques
- Mesurer les performances de son code R
- Optimiser son code R en réduisant les temps d'exécution
- Paralléliser son code R pour gagner en performance
- Compiler ses fonctions pour améliorer leur vitesse d'exécution
Contenu
- Profilage de code : comment mesurer les temps d'exécution de son code ?
- Les bonnes pratiques de gestion des objets pour un code plus efficace
- La notion de boucles itératives et ses limites
- Les fonctions apply comme alternative aux boucles
- Vectoriser ses fonctions pour exploiter la puissance native de R
- La notion de parallélisation et de cœurs de processeur
- La parallélisation des boucles et des fonctions apply
- Compiler ses fonctions pour traduire automatiquement son code en instructions machine
- Panorama de packages selon ses usages (data.table, dplyr,…)
Recommandations techniques :
Pour les modules de formation à distance, vous aurez besoin d'un ordinateur avec connexion Internet. Durant la formation, il est recommandé de s'isoler et de disposer d'un casque + micro ou d'un kit téléphone mains libres.
Méthodes pédagogiques
- Exposés et échanges
- Manipulations, exercices pratiques
- Un exercice pratique entre les deux demi-journées
Evaluation des acquis
Questionnaire
Responsable pédagogique
LEGRIS Maxime
Diplômé en 2015 du Master Ingénierie Statistique et Numérique de l’Université de Lille 1, Maxime rejoint l’équipe DATA’STAT de l'Institut de l'Elevage pour renforcer les compétences du service dans le traitement des bases de données à l’aide de techniques de Data Mining.