Programmieren mit R - Fortgeschrittenenkurs

Funktionales Programmieren

• Benutzerdefinierte Funktionen schreiben und anwenden
• Anonyme Funktionen, Parameter-Übergabe, Fehlerbehandlung
• Funktionen, die Funktionen als Argumente übernehmen
• Funktionen, die Funktionen als Ergebnis liefern
• Schleifen vermeiden dank apply-Funktionen in Base R (inkl. lapply, sapply)
• Einführung in das purrr-Paket: map-Funktionen
• Anwendungsbeispiele: Viele statistische Modelle gleichzeitig aufstellen und Ergebnisse elegant weiterverarbeiten mit wenigen Code-Zeilen; über mehrere Vektoren gleichzeitig iterieren

Fehlerbehebung: Debugging in RStudio

R und Excel: Datenaustausch

• Daten-Import von Excel zu R, inkl. komplizierter Datenstrukturen wie Pivot-Tabellen mit mehreren Überschriften-Ebenen sowie Zellmarkierungen mit inhaltlicher Bedeutung
• Datenexport von R zu Excel inkl. Formatangaben

Effizient programmieren in R: Möglichkeiten, R-Code zu beschleunigen.

• Laufzeit von R-Code messen
• Strategien zur Optimierung von R-Code, Praxisbeispiele
• Profiling, um Flaschenhälse (langsame Code-Abschnitte) zu lokalisieren
• Parallele Programmierung: Mehrere Prozessorkerne / Cluster nutzen
• Verteilung der Lasten an die Arbeiter: Load Balancing
• Einbindung von C++-Code in R

Einführung in S3-Klassen

• Programmierbeispiel mit benutzerdefinierter Print-Methode

Eigene R-Pakete erstellen in RStudio

• Erstes eigenes Paket in 2 Minuten!
• Ordnerstruktur von R-Paketen
• Eigene Funktionen schreiben und dokumentieren; R-interne Hilfefunktion nutzen
• Pakete, die die Paket-Erstellung unterstützen: devtools, usethis, roxygen2, testthat
• Paket installieren, testen, weiterentwickeln

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Kenntnisse der grundlegenden Datenstrukturen in R
• Erfahrung mit Datenanalysen in R
• Wünschenswert: Grundkenntnisse in dplyr und ggplot2
• Kenntnisse in anderen Programmiersprachen sind nicht erforderlich

• R-Anwender