Programmieren mit R - Statistische Datenanalyse und Grafiken

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über die Fähigkeit, mit der Programmiersprache R statistische Daten zu analysieren und grafisch darzustellen. Sie können komplexe Datensätze verarbeiten und interpretieren, um fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie sind in der Lage, R für die Erstellung von Berichten und Visualisierungen zu nutzen, die in der wissenschaftlichen Forschung, im Datenmanagement und in der Marktanalyse Anwendung finden. Ihre Kenntnisse ermöglichen Ihnen, Datenprojekte in verschiedenen Branchen zu leiten und auszuführen.

• Verwendung von R für Data Science
• RStudio, das Tidyverse (R-Pakete)
• Datenimport
• Datenbereinigung
• Datenumformung
• Datenmodellierung
• Datenvisualisierung

• Datenvisualisierung mit ggplot2
• Workflow: Grundlagen
• Datentransformation mit dplyr
• Workflow: Scripte
• Explorative Datenanalyse
• Workflow: Projekte

• Tibbles mit tibble
• Datenimport mit readr
• Daten aufbereiten mit tidyr
• Relationale Daten mit dplyr
• Strings mit stringr
• Faktoren mit forcats
• Datum und Uhrzeit mit lubridate

• Pipes mit magrittr
• Funktionen
• Vektoren
• Iteration mit purr

• Grundlagen der Modellierung mit modelr
• Modelle erstellen
• Viele Modelle mit purr und broom

• R Markdown
• Grafik für Kommunikation mit ggplot2
• R-Markdown-Formate
• R-Markdown-Workflow