Les trois mousquetaires Timothée, Mathieu et Félix (a.k.a riri fifi loulou) proposent une séances complète d’introduction à Rcpp accompagné de travaux pratiques.
Les documents de la séances:
Introduction Rappel d’architecture machine Rappel en C++ RcppArmadillo Fonctions Astuces Pour compléter, voir la page du bootcamp finistR2018 dédiée aux modules Rcpp.
Séverine et Tristan nous proposent une introduction à quelques outils permettant de manipuler (en particulier charger) de “grosses” tables de données sous R.
bigmemory for loading large matrices bigalgebra provides BLAS and LAPACK linear algebra sparklyr for interfacing R with Spark Apache Les documents de la séances
Sophie et Christophe nous proposent une séance complète sur le deep-learning et l’interfaçage existant sous R:
Une brève histoire du Deep-Learning Une introduction au Deep-Learning sous R travaux pratiques
Éric nous présente les suites de l’introdution de Jessica aux très nombreux outils disponibles pour les statistiques spatiales sous R, notamment autour des packages sf et sp.
slides et exercices, partie 1 slides et exercices, partie 2
L’atelier du jour avait pour objectif la découvert du package data.table au travers d’exercises proposés lors de la dernière édition de UseR. Les slides avec les énoncés sont disponibles ici.
Vue d’ensemble Le package learnr permet de créer des tutoriels (voir le site dédié ou le blog de présentation). Les tutoriels incluent du texte, des champs pour taper et exécuter des commandes R (pouvant être pré-formatés) et des questionnaires à choix multiples.