R, R Training, R Workshop, Datenvisualisierung, R Programmierung
Vor gut 30 Jahren wurde die Programmiersprache R veröffentlicht. Geschichte im Überblick: Meilensteine wie CRAN, UseR, ggplot2, ROpenSci, dplyr, R-Ladies, Shiny, tidyverse, Tidy Tuesday, Quarto, Posit, WebR, Positron, …
Vor gut 30 Jahren wurde die Programmiersprache R veröffentlicht. Geschichte im Überblick: Meilensteine wie CRAN, UseR, ggplot2, ROpenSci, dplyr, R-Ladies, Shiny, tidyverse, Tidy Tuesday, Quarto, Posit, WebR, Positron, …
Seit 2021 gibt es GitHub Copilot: KI-gestützte Programmier-Hilfe für Entwickler. Hinter dem Dienst stehen GitHub selbst sowie OpenAI und Microsoft. Seit Herbst 2023 wird GitHub Copilot von der dominierenden Entwicklungsumgebung für R, RStudio, unterstützt. GitHub Copilot in RStudio ist einsatzbereit! GitHub Copilot in RStudio: Voraussetzungen Voraussetzungen dafür, GitHub Copilot in RStudio zu nutzen: Der Nutzer … „R-Programmierung mit KI: GitHub Copilot in RStudio“ weiterlesen
KI (Künstliche Intelligenz) oder englisch AI (Artificial Intelligence) ist in aller Munde, es herrscht Aufbruchs-, zum Teil sogar Goldgräberstimmung, eine Fülle an Startup-Unternehmen bereichert das wirtschaftliche Spielfeld. Dies ist nur möglich, weil hunderte Millionen Datenarbeiter (data workers) wesentliche Vorarbeiten erledigen. KI: Riesige neue Möglichkeiten KI-Systeme wie ChatGPT, Google Gemini (ehemals Bard), Perplexity AI oder Jasper … „Eine dunkle Seite der KI: Millionen prekäre Datenarbeiter, Data Workers“ weiterlesen
R Version 4.4.0 enthält einige Neuerungen: elegante NULL-Abfragen mit %||% aus rlang, speichereffiziente rekursive Funktionen, Sicherheitspatch beim RDS-Format, und mehr. Fast zeitgleich erschien RStudio 2024.04.0.
R Version 4.4.0 enthält einige Neuerungen: elegante NULL-Abfragen mit %||% aus rlang, speichereffiziente rekursive Funktionen, Sicherheitspatch beim RDS-Format, und mehr. Fast zeitgleich erschien RStudio 2024.04.0.
Storytelling mit Daten zählt zu den bekanntesten Werken in seinem Bereich. Nachdem ich mehrmals auf Empfehlungen gestoßen war, unter anderem in Claus Wilkes Fundamentals of Data Visualization, las ich vor einiger Zeit Cole Nussbaumer Knaflics Werk endlich selbst (auf Englisch). Es hat sich definitiv gelohnt! Zur Person: Cole Nussbaumer Knaflic Bevor ich näher auf das … „Storytelling mit Daten: Cole Nussbaumer Knaflic“ weiterlesen
In den Biowissenschaften und der Pharmaindustrie spielen Datenverarbeitung und insbesondere statistische Datenanalysen eine fundamentale Rolle. Seit Jahrzehnten dominierte dabei die kommerzielle Software SAS (Statistical Analysis System). Nun sind starke Initiativen auf mehreren Ebenen hin zum Einsatz von R in der Pharmaindustrie zu beobachten – verbunden mit einem erstaunlichen Kulturwandel!
In den Biowissenschaften und der Pharmaindustrie spielen Datenverarbeitung und insbesondere statistische Datenanalysen eine fundamentale Rolle. Seit Jahrzehnten dominierte dabei die kommerzielle Software SAS (Statistical Analysis System). Nun sind starke Initiativen auf mehreren Ebenen hin zum Einsatz von R in der Pharmaindustrie zu beobachten – verbunden mit einem erstaunlichen Kulturwandel!
Seit etwa 6 Jahren liegt mein beruflicher Fokus auf der Entwicklung und Durchführung von R-Workshops / R-Seminaren / R-Kursen. Zeit, über einige Erfahrungen zu reflektieren. R-Seminare: Wie kam es dazu? Nach dem Soziologie-Studium und einer kurz befristeten Stelle an der Medizinischen Fakultät der Universität Leipzig, wo ich Zusammenhänge von Lebensstilen und Ernährungsverhalten von Jugendlichen und … „6 Jahre R-Seminare / R-Kurse / R-Workshops: Erfahrungsbericht“ weiterlesen
2019 legte Claus O. Wilke mit Fundamentals of Data Visualization ein sehr lesenswertes Buch über Datenvisualisierung vor, das einige Vorzüge gegenüber vergleichbaren Werken bietet: Wer es gerne physisch in Papierform in der Hand hält, kann es selbstverständlich käuflich erwerben. Es steht jedoch auch kostenlos online im Volltext zur Verfügung. Damit folgt es dem Beispiel von … „Datenvisualisierung: Fundamentals of Data Visualization von Claus O. Wilke“ weiterlesen
Zugegeben: Der Titel ist ein wenig provokativ. Wer über etablierte Projekte verfügt, in denen Markdown-Dokumente erstellt werden, muss nicht sofort alles über Bord werfen – der Code wird weiterhin funktionieren. Doch es gibt mehrere sehr gute Gründe, zu Quarto zu wechseln – besser jetzt als später. Doch zunächst etwas Hintergrund: Was haben Quarto und R … „R Markdown: Warum Ihr JETZT zu Quarto wechseln solltet“ weiterlesen
parallel::detectCores() zur Parallelisierung von R-Code ist populär, kann aber Probleme verursachen. Besser: parallelly::availableCores().
parallel::detectCores() zur Parallelisierung von R-Code ist populär, kann aber Probleme verursachen. Besser: parallelly::availableCores().
