R, R Training, R Workshop, Datenvisualisierung, R Programmierung
Beiträge zur R-Programmierung / RStudio. Tipps & Tricks zur freien Statistik-Software, Data Mining, Visualisierungen, Anwendungsbeispiele, Paket-Empfehlungen. #rstats
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
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.
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().
RStudio, die vielleicht bekannteste Firma im R-Umfeld, hat sich in Posit umbenannt. Posit ist ein real existierendes Wort: es bedeutet, eine Idee zur Diskussion zu stellen. Das ist ein charakteristischer Bestandteil der Arbeit von Data Scientists (Hypothesen aufstellen und testen!) und reflektiert damit die Arbeit der datengetriebenen Open-Source-Gemeinschaft sowie den wissenschaftlichen Ehrgeiz, stets nach einem … „Aus RStudio wurde Posit!“ weiterlesen
Der Erfolg von Datenanalysen beruht nicht nur auf den Ergebnissen selbst, sondern zunehmend auch darauf, wie sie präsentiert und anderen zugänglich gemacht werden. R bietet mit Shiny ein großartiges Werkzeug, um interaktive Webapplikationen zu erstellen. Dazu sind weder HTML- noch CSS- oder Javascript-Kenntnisse erforderlich. Shiny: Umdenken von bisheriger R-Programmierung Wer bereits Erfahrungen mit der R-Programmierung … „R und Shiny: Was ist Reaktivität / Reaktives Programmieren?“ weiterlesen
