R - Ressources de documentations

Sujet initié le 3 novembre 2015 par Patrice CACCIUTTOLO (LEST - Univ Aix Marseille)

Patrick cherchait un bouquin, ou autre, qui parlerait d'optimisation, ou au moins, des bonnes pratiques, pour R, genre qq chose qui dise comment faire mieux et plus vite avec le langage R.

Robin Cura (PhD UMR ParisGeo) :
Hadley Wickham (l'une des “stars” de R) a fait un bon guide pour ça, qui permet de gagner beaucoup en performances sur R.
L'ensemble de son manuel (en ligne) est là .
Un chapitre en particulier qui donne plusieurs "trucs" .

Pascal Pernot (Paris Sud) :

• Un article récent surle sujet : ici
• un livre et d'autres chez le même éditeur : Là .
  

Sans garantie, je ne l'ai pas…

Gilles Vuidel (Univ Frc-Comté) :
Une autre solution est de passer à Julia qui ne souffre pas des problèmes de lenteur de R.
Julia n'est pas interprété mais compilé à la volée (JIT Compiler) comme Java.
En d'autres termes, on peut faire des boucles qui sont rapides !

Maxence Guesdon (Inria) :
Celui-ci date peut-être un peu (je n'ai pas pratiqué beaucoup R, mais à l'époque il m'avait un peu dépanné): Pdf.

Sergueï Sokol (Insa Toulouse) :
Tôt ou tard les parties critiques du code R seront poussées vers un langage compilé pour une accélération très appréciable.
Dans ce cas, le package Rcpp est un moyen de premier choix comparé à des mécanismes comme .Call() ou .C() ou .Fortran().
S'il y a de l'algèbre linéaire dans le code à optimiser, RcppArmadillo peut aider jusqu'à un certain point.

Florent Langrognet (Univ Frc-Comté) :
Cette très intéressante question a fait l'objet d'une formation (organisée par le réseau Calcul) : Descriptif.
Les supports sont disponibles en ligne.
Bien sûr, il pourra être utile de compléter cette lecture avec des livres traitant du sujet, notament “Advanced R”

Bernard Chetrit (Inserm) :
Quelques documents synthétiques sur la page de Christophe Genolini : Ici

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