Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Dieser zweitägige Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Programmiersprache R und legt einen Schwerpunkt auf datenanalytische Konzepte und deren Implementierung in R. Zudem wird die Datenstruktur tibble aus dem weit verbreiteten tidyverse erläutert, um den Teilnehmern solide Grundkenntnisse in der Datenanalyse zu vermitteln.
Im Zentrum des Kurses steht eine klare und verständliche Vermittlung der Grundlagen, die sich insbesondere an Programmieranfänger ohne vorherige Erfahrung richtet. Der Kurs legt besonderen Wert auf die praktische Anwendung von R und das eigenständige Programmieren der Teilnehmer.
Nach Abschluss des Seminars verfügen die Teilnehmer über einen fundierten Überblick über die wesentlichen Grundlagen von R, sind mit dem tidyverse-Paket vertraut und in der Lage, selbständig Datenanalysen durchzuführen.
Was lernen Sie neben der Datenanalyse mit R?
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 RStudio 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 Gruppierung von Analysen mit group_by() und der Behandlung von fehlenden Daten mit drop_na() und replace_na() wird ebenfalls behandelt.
In einem weiteren Abschnitt des Seminars erfahren die Teilnehmer, wie sie deskriptive Statistiken mit dplyr ermitteln können. Sie lernen, wie sie zufällige Stichproben aus vorhandenen Daten auswählen und Korrelationsuntersuchungen (Spearman, Pearson) durchführen können. Auch die Erstellung von Kontingenztabellen wird erläutert.
Das Seminar geht auch auf Kontrollabläufe ein. Die Teilnehmer lernen, wie man benutzerdefinierte Funktionen erstellt, Standardwerte in Funktionen definiert, For-Schleifen verwendet und If-Else Anweisungen implementiert.
Der Abschnitt über Datenvisualisierung wird den Teilnehmern das Konzept der Grafikgrammatik und die Anwendung der ggplot2-Ebenen zur Erstellung erster Grafiken und statistischer Darstellungen näherbringen. Sie werden auch lernen, wie man Darstellungen anpasst und mehrere Subplots erstellt und speichert.
Schließlich werden die Teilnehmer erfahren, wie sie das Arbeitsverzeichnis in R und RStudio festlegen, CSV-, Excel- oder SPSS-Dateien importieren und exportieren, und nützliche Parameter und die fread()-Funktion für umfangreiche Datensätze nutzen können.
Ziele/Bildungsabschluss:
Sie lernen die Grundlagen von R kennen, z.B. Variablen zuweisen, Pakete installieren und laden. Wie verwenden die Entwicklungsumgebung RStudio. Es werden wichtige Datentypen in R (vector, factor array) erläutert und wir zeigen Ihnen, wie Sie einfache deskriptive Statistiken mit R schnell berechnen können. Wir gehen auf die wichtigsten Lagemaße (Quantile, Median, Mittelwert) und Streuungsmaße (Standard Abweichung, Varianz) in der Statistik ein und erläutern die Berechnung dieser in R. Zudem werden bedingte Wahrscheinlichkeiten und Kreuz- und Häufigkeitstabellen erläutert. In diesem Kurs lernen Sie bekannte statistische Verteilungen kennen, verstehen was Dichtefunktionen und Verteilungsfunktionen sind und wie man Zufallszahlen aus einer Verteilung ziehen kann. In der deskriptiven, bivariaten Statistik führen wir Korrelationsanalysen durch und behandeln die gängigen Korrelationsmaße Korrelationskoeffizient nach Pearson und Rangkorrelation nach Spearman. Für die Erstellung von Grafiken und Visualisierungen werden die Pakete ggplot2 und die zugrundelegende grammar of graphics behandelt. Die Datenanalysen werden mit dem Paket data.table gemacht. Es ist für größere Datenmengen effizienter als die tidyverse-Pakete (tidyverse, dplyr). Dieser Kurse behandelt nicht die tidyverse-Pakete.
Teilnahmevoraussetzungen:
Kenntnisse in R oder einer anderen Programmiersprache werden nicht vorausgesetzt. Notwendig sind jedoch grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Daten, z.B. durch einer BI-Software oder mit Excel, damit Konzepte wie das spaltenweise Berechnen bekannt sind. Vorausgesetzt werden allgemeine Computerkenntnisse und mathematische Grundkenntnisse (Grundrechenarten, Summenzeichen, Ablteiung, Integral, Koordinatensystem zum Plotten, Was ist eine Funktion, ...) Kenntnisse im Lesen der Englischen Sprache sind hilfreich.
Förderung:
Bildungscheck NRW
Zielgruppe:
Dieser Kurs mit R richtet sich an Teilnehmer, welche Grundlagen von R lernen möchten und keine oder geringe Erfahrung in Programmieren, der Analyse von Daten und der Bedienung der Statistik-Software R mit RStudio haben. Ziel ist eine Einführung in R und die Umsetzung in RStudio. Teilnehmer haben in Ihrem Unternehmen mit der Auswertung von Daten zu tun oder wollen sich in diese Richtung entwickeln
Seminarkennung:
12
