Chefs de projet, data scientists, statisticiens, développeurs souhaitant comprendre les apports de R pour l'analyse des données, et savoir l'intégrer à un environnement Hadoop.
Connaître les principales fonctions statistiques de R, et savoir utiliser des programmes R dans un environnement BigData, en s'appuyant sur le système distribué hdfs.
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| Présentation R | Le projet R Programming
Calculs statistiques et génération de graphiques
Points forts de R Programming
Besoins du BigData
Positionnement R programming par rapport à Hadoop
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| Mise en oeuvre de R | Travaux pratiques : installation et tests sur une plate-forme CentOS
Utilisation de R en mode commande.
Commandes de base. Syntaxe.
Opérations de base. Expressions.
Manipulations de nombres, vecteurs, tableaux, matrices.listes, etc ..
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| Tableaux et matrices | Déclaration, dimensionnement, indexation.
Opérations de base : produit de tableaux, transposition, produits de matrices.
Matrices : équations linéaires, inversion, valeur propre, vecteur propre, déterminant, moindre carré, ...
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| Liste et DataFrames | Définitions, cas d'utilisation.
Attachement, détachement. Chargement d'un dataframe. La fonction scan.
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| Statistiques | Distributions embarquées : uniforme, normale, poisson, exponentielle, ...
Calculs statistiques. Modèles statistiques.
Affichage en graphes, histogrammes.
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| Import/export | Formats texte, csv, xml, binaire, largeur fixe, images (jpeg, png). Encodage. Filtrage.
Importation SQL. Importation depuis un socket réseau.
Travaux pratiques : importation de données géodésiques et export au format Json
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| Intégration Hadoop | Association de la puissance du calcul distribué fourni par les outils hadoop
Différents moyens d'intégration :
sparkR, RHbase, RHDFS, RHadoop, rmr2 pour utiliser le système distribué hdfs depuis R, pour accéder à HBase depuis les programmes en R.
Transformation d'un dataframe R en un dataframe Spark.
Travaux pratiques avec Hadoop
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| Fonctions spécifiques | Définition de nouvelles fonctions. Appels. Passage d'argument.
Construction d'une bibliothèque.
Diffusion, installation avec R CMD INSTALL.
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| Evolutions | Les acteurs : IBM avec BigInsights, Revolution R avec ScaleR
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classe virtuelle
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