Schulung zum Einsatz von R in der Praxis

R in Produktivumgebungen

R in Produktivumgebungen richtet sich an Unternehmen, die R aus dem Experimentierstadium entlassen und in Produktivumgebungen integrieren wollen. Dabei steigen die Anforderungen an R Skripte, an selbstgeschriebene Funktionen und an die Software-Infrastruktur. Aspekte wie Wartbarkeit, langfristige Lauffähigkeit, Performanz und Robustheit gewinnen ebenfalls an Bedeutung. Vor allem dann, wenn der Code nicht bei jeder Ausführung von einem Data Scientist überwacht wird, sondern in automatisierte Prozesse eingebettet ist.

Dieser zweitägige Kurs deckt alle relevanten Aspekte ab, die es bei der Einführung und dem Betrieb von R in Produktivumgebungen zu beachten gilt. Zielgruppe sind sowohl R-Entwickler, die produktionsreifen Code schreiben wollen, als auch Administratoren, die für die Bereitstellung und Pflege der Software-Infrastruktur verantwortlich sind.

Kursinhalte

  • Arbeiten im Team: Styleguides

    Lesbarkeit des R Codes erhöhen

    Wartbarkeit verbessern

  • Aufbau von produktionsreifen Funktionen

    Absichern gegen ungültige Argumente  

    Aussagekräftige Fehlermeldungen

    Debugging

  • Programmierparadigmen und Performanzoptimierung

    Vektorwertig programmieren

    Effiziente Schleifen

    Profiling: Auffinden von Flaschenhälsen

    Strategien zur Verbesserung der Performanz

  • Robuste Funktionen erstellen und warten
  • Versionierung von R Code

Verwenden von Git bzw. SVN

Best Practice: Branches anlegen und mergen

Code Konflikte lösen

  • Eigene Pakete erstellen

Dokumentation und Erstellung von Hilfeseiten für Funktionen

Update Management

  • Paketmanagement

Paketverwaltung in Projekten mit packrat

Aufbau eines eigenen Repository mit miniCRAN

  • Verwalten von unterschiedlichen R-Versionen und Paketkonfigurationen mit Rocker (R on Docker)

R / RStudio über Dockercontainer bereitstellen und verwalten

  • Testing

Unit Testing für eigenen Funktionen

Testframework in eigene Pakete integrieren  

Überprüfen der Testabdeckung

Testen von Analyseskripten

  • Parallelisieren

Parallelisieren auf Kerne / CPU

Parallelisieren im Cluster

  • R im Batch Mode

R-Skripte auf Batchbetrieb vorbereiten

Batch Startup-Skript erstellen

Übergeben von Parametern

Aufrufen von R im Batch Mode aus anderer Software

 

 

Termine

  • Auf Anfrage

Kursdauer: Zwei Tage

Ort

Dieser Kurs kann in unseren Schulungsräumen in Kassel oder als Inhouse-Schulung stattfinden.

Preis für beide Tage

  • Basispreis € 1.100,-
  • Hochschulmitglieder € 660,-

Preise pro Person und zzgl. MwSt.

Preise für Inhouse-Schulungen auf Anfrage

 

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