Programmieren in R

Beschreibung

Erwerben Sie in diesem Training sowohl die R Grundlagen als auch ein tieferes Verständnis über weiterführende Programmierkonzepte in R und erfahren Sie, wie Sie Projekte anlegen und mit den unterschiedlichen Klassensysteme in R umzugehen. Erfahren Sie durch anschauliche Beispiele, wie Sie eigene Funktionen schreiben, die sicher, getestet und performant sind. Lernen Sie darüber hinaus ihre Funktionen in eigenen R-Paketen zu systematisieren.  Nach dem Training werden Sie in der Lage sein, ihre R Projekte sowohl strukturierter als auch performanter zu schreiben.

Dieses Training geht über eine Einführung in R hinaus, indem neben den Programmiergrundlagen weiterführende Konzepte besprochen werden, die für Projekte größeren Umfangs hilfreich sind.

Wer sollte teilnehmen?

R Interessierte mit und ohne Programmiererfahrung, Data Scientists, Datenanalysten, Statistiker, Mathematiker, Researcher.

Dieser Kurs richtet sich insbesondere an Personen, die noch keine Erfahrung in der Programmiersprache R gemacht haben, diese aber in Zukunft einsetzen wollen.

Lernziele

  • Kennenlernen der Grundkonzepte und der Philosophie von R
  • Die R-Syntax verstehen und anwenden
  • Datenmanagement in R
  • Ausführen einfacher Analysen
  • Erstellen von ersten Visualisierungen
  • Eigene Funktionen schreiben und Pakete entwickeln
  • R-Projekte anlegen und verwalten

Inhalte

  • Das Konzept und die Philosophie von R
  • Kennenlernen von R-Studio
  • Syntaktische Grundlagen: Funktionen, Operatoren, Schleifen, Kontrollstrukturen
  • Datentypen in R: Vektoren, Data-Frames, Matrizen, Arrays
  • Datenmanagement in R mit dem Fokus auf dplyr und den Pipe-Operator
  • Eigene Funktionen in R: Entwickeln, Exceptions, Scoping, Debugging
  • Klassensysteme in R
  • Pakete in R erstellen
  • Unittesting in R

Shortfacts

  • Empfohlene Dauer: 2-3 Tage
  • 2–10 Teilnehmer
  • Kurssprache: Deutsch oder Englisch
  • Preis: Der Tagessatz variiert zwischen Unternehmen und Forschhungseinrichtung. Nehmen Sie Kontakt auf!
  • Training am eigenen Laptop

Inklusive

  • Teilnehmerzertifikat
  • Umfassende Schulungsunterlagen
  • Veranstaltungsevaluation + Report als PDF

Inhousetraining bei Data-Science-Architect

Prozess

  • Abstimmung der Inhalte
  • Terminfindung
  • Angebotserstellung
  • Online Evaluation der Teilnehmererwartung
  • Ankündigung mit Kursbeschreibung, Softwarevoraussetzung, Installationsanleitung, Timetable & optionaler Möglichkeit zur Vorbereitung
  • Bereitstellung der Kursmaterialien
  • Pro Tag 8×45 Min. Lerneinheiten
  • 30 Min. Open Space pro Tag im Anschluss an die Lerneinheiten
  • Verhältnis von Theorie, Praxis und Übungsphasen nach Absprache
  • Event Evaluation
  • PDF-Report mit Evaluations-Ergebnissen
  • Bereitstellung der im Training erstellten Materialien
  • Feedbackgespräch

Buchung

  • Der 3. Teilnehmer einer Anmeldung nimmt kostenfrei teil
  • Rechnungsstellung erfolgt nach der Veranstaltung