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Schichtarbeit kann sowohl körperlich als auch mental herausfordernd sein. Schlafmangel, wechselnde Arbeitszeiten und hohe Belastung fordern viel von den Mitarbeitenden – und das oft auf Dauer. Doch Schichtarbeit muss nicht zwangsläufig zu Lasten der Gesundheit gehen.

In diesem praxisnahen Kurs entwickeln wir gemeinsam mit Schichtarbeitenden konkrete Lösungsansätze für die größten Herausforderungen ihres Arbeitsalltags. Dabei liegt der Fokus darauf, wie sie langfristig körperlich und psychisch gesund bleiben und ihre Schichtarbeit so gestalten können, dass sie gut in ihren Lebensentwurf passt.

Im Austausch und mithilfe bewährter Methoden lernen die Teilnehmenden, achtsam mit ihrer Gesundheit umzugehen, ihre Ressourcen optimal einzusetzen und die eigene Zukunft aktiv und gesund zu gestalten. So stärken wir die Bereitschaft, Verantwortung für das eigene Wohlbefinden zu übernehmen, und geben hilfreiche Werkzeuge an die Hand – für zufriedene Mitarbeitende.

Das Seminar Grundlagen von R für Anfänger bietet Teilnehmern einen umfassenden Einstieg in die Verwendung von R und R-Studio. Es beginnt mit einem kurzen Einblick in R und R-Studio. Anschließend wird den Teilnehmern die Bedienung von R und R-Studio nähergebracht, einschließlich der Verwendung des Editors, der Konsole und der Hilfefunktionen.
Die Teilnehmer lernen, wie sie Pakete in R installieren und einbinden können, sowie wie man Variablen zuordnet und Skripte erstellt und ausführt. Dabei werden sie mit den Hauptdatenstrukturen von R, wie Vektoren, Faktoren und Arrays, vertraut gemacht. Sie erfahren, wie sie Elemente aus diesen Datenstrukturen extrahieren, Daten mit grundlegenden Funktionen aufbereiten und Daten in verschiedene Datenstrukturen umwandeln können.
Im weiteren Verlauf des Seminars erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das dplyr-Paket, einen Bestandteil des tidyverse. Sie lernen, wie sie mit einem Tibble arbeiten können, einer Fortentwicklung des data.frames, und wie sie die ersten dplyr-Funktionen zur Spaltenauswahl anwenden können, einschließlich select(), filter(), rename() und slice(). Sie werden auch den Einsatz logischer Operatoren kennenlernen.
In der Folge werden die Teilnehmer in die Datenmodifikation mit dplyr eingeführt. Sie lernen, wie man Zeilen mit der Funktion arrange() sortiert, neue Spalten mit mutate() berechnet und statistische Zusammenfassungen mit summarise() erstellt. Die Verwendung des Pipe Operators %>%, der Grupp...