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Séance dédiée à la préparation des satRday du lendemain:

Avec tous les bénévoles du groupe !

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R package {bigstatsr} provides a special class of matrix whose data is stored on the disk instead of the RAM, but you can still access the data almost as if it were in memory. It is particularly useful is you have a large matrix to analyze but not enough RAM on your computer. It can still be useful for matrices that fit in your RAM because package {bigstatsr} provides very efficient and parallelized algorithms (have you ever found cor or svd too slow?

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Marco et Vincent vous proposent de prendre un peu de temps pour apprendre à se servir du package exams (disponible sur le CRAN) pour générer automatiquement des examens (QCM ou autres), corriger automatiquement ces examens, gérer un ensemble d’exercices collectivement, mettre en place une plateforme de e-learning. Gros programme mais un joli cadeau de Noël, puisque tout se fait en quelques lignes de code R !

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Antoine, notre fanatique du tidyverse, nous propose de jeter un coup d’oeil à broom et rsample, des packages de tidymodels, pour travailler proprement (aka en format tibble) avec les sorties S3 des méthodes statistiques comme lm ou kmeans et faciliter l’utilisation des méthodes de rééchantillonage.

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Un duo de choc, Raphaëlle et Marie, pour une séance dense sur laquelle était posée l’ombre du data imaginist – et vive Harry Potter.

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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:

Pour compléter, voir la page du bootcamp finistR2018 dédiée aux modules Rcpp.

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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

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Sophie et Christophe nous proposent une séance complète sur le deep-learning et l’interfaçage existant sous R:

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Antoine nous propose une introduction dense et déjà avancée en passant en revue l’ensemble du tidyverse

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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.

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