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Schulungsübersicht
Grundlegender Überblick über R und R Studio
- R-Überblick
- R Studio Umgebung (Fenster)
- Skripteditorfenster
- Datenumgebung
- Konsole
- Plots/Hilfe/Pakete
Mit Daten arbeiten
- Einführung in Vektoren und Matrizen (data.frame)
- Verschiedene Arten von Variablen
- Numerisch, Integer, Faktor etc.
- Ändern der Variablentypen
- Daten mit R Studio-Menüfunktionen importieren
- Variablen löschen (ls()-Befehl)
- Variablen in der Konsole erstellen – einzelne, Vektor, data frame
- Vektoren und Matrizen benennen
- Head- und tail-Befehle
- Einführung in dim, length und class
- Befehlszeilenimport (Lesen von .csv- und tabgetrennten .txt-Dateien)
- Anhängen und Trennen von Daten (Vorteile vs data.frame$)
- Daten mit cbind und rbind zusammenführen
Explorative Datenanalyse
- Daten zusammenfassen
- Summary-Befehl für Vektoren und Data Frames
- Subsetting von Daten mit eckigen Klammern
- Zusammenfassung und Erstellung neuer Variablen
- Table- und Summary-Befehle
- Beschreibende Statistikbefehle
- Mittelwert
- Median
- Standardabweichung
- Varianz
- Anzahl & Häufigkeiten
- Minimum & Maximum
- Quartile
- Percentile
- Korrelation
Daten exportieren
- Textdatei .txt schreiben
- In eine .csv-Datei schreiben
R Arbeitsbereich
- Konzept von Arbeitsverzeichnissen und Projekten (menügesteuert und per Code – setwd())
Einführung in R-Skripte
- R-Skripte erstellen
- Skripte speichern
- Arbeitsbereichsabbilder
Konzept von Paketen
- Pakete installieren
- Pakete in den Speicher laden
Daten plotten (mit standardmäßigen R-Plot-Befehlen und dem ggplot2-Paket)
- Balkendiagramme und Histogramme
- Boxplots
- Liniendiagramme / Zeitreihen
- Punktdiagramme
- Häufigkeitsdiagramme (Stamm-Blatt-Diagramme)
- Mosaikdiagramme
- Plots anpassen
- Titel
- Legenden
- Achsen
- Plotbereich
- Ein Plot in eine dritte Anwendung exportieren
Voraussetzungen
- Keine Vorkenntnisse in R erforderlich
- Grundlegende Kenntnisse in Programmierung oder Datenanalyse sind hilfreich, aber nicht notwendig
Zielgruppe
- Datenanalysten und Statistiker, die mit R beginnen
- Forscher und Akademiker, die sich mit Datenmanipulation und -visualisierung auseinandersetzen wollen
- Professionelle, die in Data-Science-Rollen wechseln möchten
7 Stunden
Erfahrungsberichte (4)
Ich fühle mich jetzt sicherer im Umgang mit dem Programmieren. Ich habe es noch nie gemacht, aber jetzt verstehe ich, dass es keine Raketenwissenschaft ist und ich es tun kann, wenn es nötig ist.
Anna - Birmingham City University
Kurs - Foundation R
Maschinelle Übersetzung
Hintergrundwissen und die 'Provenienz' des Trainers.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Kurs - Foundation R
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer war sehr besorgt um das individuelle Verständnis.
Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University
Kurs - Foundation R
Maschinelle Übersetzung
Ich habe die Übungen mit der Hand-zu-Hand-Methode wirklich genossen.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Kurs - Foundation R
Maschinelle Übersetzung
