🇩🇪 R Crashkurs – Einstieg in R Sprache & RStudio für Anfänger

🇩🇪 R Crashkurs - Einstieg in R Sprache & RStudio für Anfänger

R Crashkurs – Einstieg in R Sprache & RStudio für Anfänger

Grundlagen in R & RStudio -Einfache, kompakte & praktische Einführung in R mit vielen Beispielen in der R-Programmierung

Language: german

Note: 3.8/5 (45 notes) 3,059 students

Instructor(s): Georg Müller

Last update: 2020-12-27

What you’ll learn

  • Einführung zu Programmierung und Datenanalyse mit R & RStudio
  • Generelle Funktionsweise von R bzw. R Studio
  • Packetmanagement und Berechnungen in R
  • Data Typen und Datenstrukturen in R
  • Matrizen, Listen und Datenrahmen in R
  • Funktionen und Kontrollstrukturen in R

 

Requirements

  • Keine. Dieser Kurs ist sehr gut für die Anfänger geeignet sowie für alle, die mehr über R und RStudio wissen möchten

 

Description

  • R Crash Course – eine kurze und prägnante Einführung in R, R Studio und R-Programmierung für Anfänger.

  • Dieser R  Crashkurs eignet sich perfekt für alle, die bisher keinen oder nur sehr wenig Kontakt mit skriptbasierter Programmierung in R hatten.

  • Das Hauptziel des R-Kurses ist die Aneignung vom grundlegenden Wissen über R-Sprache, RStudio und R-Programmierung um diese später beispielsweise in der Datenwissenschaft, maschinellem Lernen oder statistischer Analysen zu verwenden.

  • Dieser Basiskurs kann auch zur Auffrischung ihrer Kenntnisse in der R und R-Programmiersprache empfohlen werden.

Das Beste an diesem R Kurs ist, dass dieser auf das Wesentliche konzentriert und sehr kurz gehalten ist. Deswegen werden Sie in der Lage sein sehr schnell die Grundlagen der  R, RStudio und R-Programmierung zu erlernen, die Ihnen schnell den Einstieg in die R-Sprache und RStudio ermöglichen werden.


  • Was werden Sie in diesem R Kurs lernen?

– Installation von R und R-Studio

– Paketverwaltung in R-Studio

– Alle Datentypen in R-Sprache

– Berechnungen mit R

– Variablen in R

– Vektoren in R

– Matrizen in R

– Listen in R

– Datenrahmen in R

– Umgang mit den fehlenden Werten in R

– Funktionen in R

– Kontrollstrukturen in R

– FOR Schleife in R

– und viel mehr!


  • Alle in diesem Kurs verwendete R-Skripte werden Ihnen ebenfalls zur Verfügung gestellt.

  • Der R-Kurs ist ideal für die Fachleute wie Datenwissenschaftler, Statistiker, Geographen, Programmierer, Sozialwissenschaftler, Geologen und alle anderen Experten, die Statistik & Datenwissenschaft in ihrem Fachgebiet anwenden möchten.

  • Dieser R-Kurs ist NICHT für Sie geeignet, wenn Sie ein fortgeschrittener Benutzer von R sind und keine Einführung in die R-Programmierung benötigen!

  • Bestehen für den Kurs bestimmte Anforderungen oder Voraussetzungen? Nur Computer & Internet-Verbindung.

Lassen wir uns anfangen!

 

Who this course is for

  • Anfänger in R
  • Jeder, der an Data Science interessiert ist

 

Course content

  • Einführung
  • Was ist R und R Studio
  • Erste Schritte – Installation von R und R Studio
    • Wie instaliert man R und RStudio
    • Lab: Installation R und RStudio
    • Einführung zu RStudio Interface
    • Lab: Einstieg mit R ins RStudio
    • Installation und Konfiguration von R und RStudio
  • R Packet Managament & Berechnungen in R
    • Was sind die Pakete in R und Paket Management in R
    • Packetinstallation und Packet Management
    • Berechnungen in R
    • Lab: Berechnungen in R
    • Variablen in R und Zuweisung von Variablen
    • Lab: Variablen in R und Zuweisung von Variablen
  • Übersicht Data Typen und Datenstrukturen
    • Übersicht Data Typen und Datenstrukturen in R
    • Lab: Übersicht Data Typen und Datenstrukturen
    • Data Typen und Datenstrukturen: Vektoren in R
    • Operationen mit Vektoren in R
    • Lab: Operationen mit Vektoren in R
    • Data Typen und Datenstrukturen: Faktoren
    • Data Import zu R
  • Matrizen, Listen und Datenrahmen
    • Data Typen und Datenstrukturen: Matrizen
    • Data Typen und Datenstrukturen: Listen
    • Lektion 22: Einführung in die Datenrahmen
    • Lektion 23: Indizierung und Abfrage von Datenrahmen
    • Lektion 24: Modifizierung Datenramen
    • Lektion 25: Behandlung fehlende Werte in R
  • Funktionen, Kontrollstrukturen und Schleife For in R
    • Übersicht der Funktionen in R
    • Lab: Übersicht der Funktionen in R
    • Lektion 28: Kontrollstrukturen (if, if else, else, while, switch, repeat, break)
    • Lektion 29: Lab: Schleife For in R
  •  

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