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Schulungsübersicht
Grundlegender Überblick über R und R Studio
- R-Überblick
- R Studio Umgebungsfenster
- Skripteditorfenster
- Datenumgebung
- Konsole
- Plots/Hilfe/Pakete
Arbeiten mit Daten
- Einführung in Vektoren und Matrizen (data.frame)
- Verschiedene Variablentypen
- Numerisch, Ganzzahl, Faktor usw.
- Ändern von Variablentypen
- Datenimportieren mit R Studio Menüfunktionen
- Entfernen von Variablen mit ls() Befehl
- Erstellen von Variablen in der Konsole – einzelne, Vektor, Datensatz
- Nennen von Vektoren und Matrizen
- Befehle Head und Tail
- Einführung in dim, length und class
- Kommandozeilenimport (Lesen von .csv- und tab-getrennten .txt-Dateien)
- Anhängen und Entfernen von Daten (Vorteile gegenüber data.frame$)
- Datenfusion mit cbind und rbind
Erkundung Data Analysis
- Zusammenfassung der Daten
- Zusammenfassungsanweisungen für Vektoren und Datensätze
- Auswahl von Daten mit eckigen Klammern
- Zusammenfassen und Erstellen neuer Variablen
- Tabelle- und Zusammenfassungsanweisungen
- Zusammenfassende Statistikbefehle
- Mittelwert
- Median
- Standardabweichung
- Varianz
- Anzahl & Häufigkeiten
- Minimum & Maximum,
- Quartile
- Perzentile
- Korrelation
Daten exportieren
- Schreiben einer Tabelle in .txt-Datei
- Schreiben in eine .csv-Datei
R Arbeitsbereich
- Konzept von Arbeitsverzeichnissen und Projekten (menügesteuert und durch Code – setwd())
Einführung in R-Skripte
- Erstellen von R-Skripten
- Speichern von Skripten
- Aufnahmen des Arbeitsbereichs
Konzepte von Paketen
- Installation von Paketen
- Laden von Paketen ins Speicher
Plotten von Daten (mit dem standardmäßigen R-Plot-Befehl und dem ggplot2-Paket)
- Säulen- und Histogramme
- Kastengrafiken
- Liniendiagramme / Zeitreihen
- Streudiagramme
- Balken-Diagramm und Blattdiagramm
- Mosaikdiagramme
- Anpassung von Plots
- Titel
- Legenden
- Achsen
- Plotbereich
- Exportieren eines Plots zu einer externen Anwendung
Voraussetzungen
- Keine vorherige Erfahrung mit R ist erforderlich
- Eine grundlegende Vertrautheit mit Programmierkonzepten oder Datenanalysehilft dabei, ist aber nicht zwingend notwendig
Zielgruppe
- Datenanalysten und Statistiker, die mit R beginnen
- Forscher und Akademiker, die sich mit Datenmanipulation und -visualisierung auseinandersetzen
- Professionelle, die in Data Science-Rollen wechseln
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
Background knowledge and 'provenance' of trainer.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Kurs - Foundation R
The trainer was very concern about individual understanding.
Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University
Kurs - Foundation R
I genuinely enjoyed the hands passed exercises.
