R-Schulungen

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 (2 Tage)
• Datenvisualisierung mit R und ggplot2 (1 Tag)
• R-Programmierung für Fortgeschrittene (3 Tage)
• Eigene R-Pakete erstellen (1 Tag)
• Ergebnisse berichten mit R – Reproduzierbare Workflows dank Markdown (1 Tag)
• Neu: Shiny – Interaktive Webapplikationen mit R

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.“

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
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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

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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

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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

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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

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Ergebnisse berichten mit R – Reproduzierbare Workflows dank Markdown

Mit R 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 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)
• Weitere Markdown-Formate
  • Bücher, Blogs, Dashboards mit R
• Ausblick auf weiterführende Themen
  • Paket-Empfehlungen für spezielle Berichtsanforderungen
  • Andere Sprachen als R einsetzen
  • Shiny-Apps in Markdown einbetten 

Empfohlene Seminardauer: 1 Tag

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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