Maßgeschneiderte R-Schulungen
Alle Seminare als Video-Schulung / Webinar möglich- Praxisbeispiele zu Ihren Fragestellungen, nach Absprache speziell für Ihre Anwendungsfälle vorbereitet
- Ihr Wunschtermin, gern bei Ihnen vor Ort
- Inhalte / Module frei vereinbar
- Unbürokratische Unterstützung zwischen Schulungsterminen möglich
- Alle Seminare auf Wunsch auf Englisch
- Gern erstelle ich ein individuelles Angebot!
Workshops mit festen Terminen beim it Trainingshaus Dresden:
- Programmieren mit R – Einführung (2 Tage)
- Datenvisualisierung mit R und ggplot2 (1 Tag)
- R-Programmierung für Fortgeschrittene:
- Eigene R-Pakete erstellen (1 Tag)
- Ergebnisse berichten mit R – Reproduzierbare Workflows dank Quarto und Markdown (1 Tag)
- Neu: Shiny – Interaktive Webapplikationen mit R (1 Tag)
- Neu: Datenvisualisierung mit R für Fortgeschrittene (1 Tag)
Andere Standorte / Termine auf Anfrage: IT-Schulungen.com
Selbstverständnis:
„Dank mehrjähriger Seminarerfahrung kann ich mich auf unterschiedliche Hintergründe und Vorkenntnisse einstellen – bei Präsenzseminaren ebenso wie in Webinaren. Mein Ziel ist, dass Sie ebenso viel Freude bei der R-Anwendung erleben wie ich.“
Boxplots mit zusätzlicher Darstellung der einzelnen Datenpunkte
Beispiele für Seminare und Module:
Einführung in R / RStudio
- Benutzeroberfläche, Konsole, Skriptfenster, Umgebung (Environment)
- Datentypen, Objekte, Verknüpfungen, logische Operatoren
- Arbeiten mit Datensätzen, Datenimport und -export mit verschiedenen Dateiformaten, Datenaufbereitung, Umgang mit Fehlwerten etc.
- Einführung in Visualisierungen mit R: kurz zu Base R; Schwerpunkt ggplot2; mit grafischer Oberfläche
- Empfehlungen zu sinnvollen R-Paketen, insbesondere aus dem tidyverse:
Einführung in dplyr und piping %>% für besser lesbaren Code - Statistik mit R: Tests, Weiterverarbeitung der Ergebnisse, elegante Ausgaben und Grafiken dank moderner Erweiterungspakete; grafische Oberfläche zur Testauswahl
- Data Mining-Beispiel zum Untergang der Titanic
- Einführung in Berichtserstellung mit R Markdown
- Empfohlene Seminardauer: 2 Tage;
nach Absprache kombinierbar mit einer Vertiefung der Visualisierungen, der Berichtserstellung oder anderen Themen / Modulen - Empfohlene Seminardauer: 2 Tage
- Mehr zu diesem Workshop
Umfasst 23 Kurse: von Grundlagen über Datenimport, Datenaufbereitung über Programmierung und Visualisierung bis zu Statistik und Machine Learning (Supervised und Unsupervised) sowie Text Mining und Berichtslegung
R-Programmierung für Fortgeschrittene
Schwerpunkte:
- Funktionales Programmieren
- Fehlerbehebung: Debugging in RStudio
- Effizient programmieren in R
- Code-Laufzeiten messen
- R-Code optimieren
- Mehrere Prozessorkerne / Arbeiter parallelisieren
- Eigene R-Pakete erstellen in RStudio
Moderne Hilfspakete nutzen, die die Paketerstellung unterstützen (devtools, usethis, testthat) - Optional: Einführung in objektorientiertes Programmieren mit R (S3-Klassen)
Programmierbeispiel mit benutzerdefinierter Print-Methode - Optional: R und externe Datenquellen
Excel-Daten laden; Excel-Mappen aus R heraus bearbeiten; ungünstig formatierte Excel-Tabellen als R-Datensätze importieren
Datenbankanbindung mit R: Strategien, Techniken, R-Pakete;
Visualisierung von Daten in einer Datenbank: dbplot
Empfohlene Seminardauer: 3 Tage
Neu: Shiny – Interaktive Webapplikationen mit R
- Paradigma: Reaktivität, reaktives Programmieren
- App-Beispiele: Interaktive Datenexploration, flexibel einstellbare Diagramme
- Dynamische User Interfaces
- Uploads und Downloads
- flexible Layouts, Themes
- Optionen, Apps zu veröffentlichen
- Literatur und Materialsammlung, empfohlene Erweiterungspakete, Anwendungstipps
Eigene R-Pakete erstellen
R-Pakete bieten eine elegante Möglichkeit, R-Code zu organisieren, zu dokumentieren, über mehrere Projekte hinweg ohne Copy & Paste zu verwenden und die Weiterentwicklung sowie die Nutzbarkeit für Kollegen zu erleichtern.
- Ein erstes Paket in fünf Minuten
- Eigene Funktionen erstellen, ins Paket integrieren und dokumentieren
Hilfe zu Funktionen erstellen
DESCRIPTION und NAMESPACE verwalten
Unterschiede zwischen dem Arbeiten mit R-Skripten und der Paket-Erstellung
Vignetten erstellen - Daten in Pakete integrieren und dokumentieren
- Checks und Tests
- Hinweise zur Verteilung / Veröffentlichung von R-Paketen
Empfohlene Seminardauer: 1 Tag
Datenvisualisierung mit R und ggplot2
- Kurze Einführung in die „Grammar of Graphics“, die „Grammatik der grafischen Darstellung“
- Die drei Basisschichten: Daten, Ästhetiken, Geometrien
- Die Syntax von ggplot2 – Diagrammbeispiele
- Einführung in tidy data (Datenformat für ggplot2)
- Diagramme für Untergruppen
- Statistische Transformationen, z. B. Trendlinien
- Koordinatensysteme
- Ausblick: Themes, benutzerdefinierte Anpassungen; Einführung in Diagramme für webbasierte Berichte: HTML mit Mouse-Over-Effekten; Animationen
- Überblick zu empfohlenen Erweiterungspaketen
Empfohlene Seminardauer: 1 Tag
Datenvisualisierung mit R für Fortgeschrittene
- Vertiefung und Tricks zu den 7 Schichten der grafischen Darstellung
- Farben und Storytelling
- Elegant Programmieren mit ggplot2
- Eigene Themes und Farbskalen erstellen
- Empfohlene Erweiterungspakete
Ergebnisse berichten mit R – Reproduzierbare Workflows dank Quarto Markdown
Mit Quarto und Markdown lassen sich wiederkehrende Berichte voll automatisieren – das spart wertvolle Zeit und hilft, Copy & Paste-Fehler zu vermeiden.
- Grundlagen der Reproduzierbarkeit von Datenanalysen mit R
- Einführung in Quarto und das Markdown-Format
- Ausgabe-Formate: Automatisierte Berichte
- Word, PDF
- Präsentationsformate: Mehr als Powerpoint
- HTML-Berichte: Interaktive Elemente
- Grafiken, Tabellen, Daten darstellen
- Flexibilität mit parametrisierten Berichten
- Unterschiedliche Berichte aus der gleichen Berichtsvorlage (z. B. für verschiedene Teilgruppen / Empfänger)
- Ausblick auf weiterführende Themen
- Andere Sprachen als R einsetzen
- Shiny-Apps in Quarto / Markdown einbetten
Empfohlene Seminardauer: 1 Tag
Weitere Seminare / Module auf Anfrage – ich freue mich auf Ihre Nachricht!
Empfehlenswerte Ressourcen
Einführung in R
- R Kompakt: Der Schnelle Einstieg in die Datenanalyse (Springer-Lehrbuch, Daniel Wollschläger)
- Hands on Programming with R (Garrett Grolemund); kostenlos online lesbar
Statistik und Datenanalyse mit R
- R for Data Science, kurz R4DS: kostenlos online lesbar
- Discovering Statistics Using R (Andy Field; humorvoll; englisch)
- The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design (Norman Matloff; weniger statistisch; „wie tickt R“)
- Statistical Learning: Online-Kurs der Universität Stanford mit den renommierten Professoren Trevor Hastie und Rob Tibshirani
- An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
(einfacher als das ältere „Elements of Statistical Learning“)
Fortgeschrittene Themen
- Advanced R von Hadley Wickham. Kostenlos online lesbar. Empfehlung: Zweite Auflage! Deutlich überarbeitet und leichter verständlich als die erste
- Neu: Mastering Shiny von Hadley Wickham. Kostenlos online lesbar