„Datenanalyse mit R“ stand ganz oben auf der Agenda der Einführungsveranstaltung der R-Akademie. Teilnehmer aus verschiedenen Branchen und Fachgebieten nahmen an der Weiterbildungsveranstaltung zur Statistik-Software R teil. So waren unter anderem Maschinenbauer, Stadtplaner, Nanostrukturwissenschaftler oder Softwareentwickler mit von der Partie. Auch das Karrierelevel der Teilnehmer war sehr unterschiedlich und reichte von Doktoranden bis hin zum Referatsleiter. Das breite Teilnehmerspektrum zeigt, wie sich R neben den kommerziellen Softwarelösungen SPSS, Stata und SAS, zunehmend als Standardsoftware für Datenanalyse sowohl in der Wissenschaft als auch in der freien Wirtschaft etabliert.
In der ersten Veranstaltung dieser Art wurde den Teilnehmer neben einer Einführung in die Grundprinzipien von R die Datenanalyse mit R anhand von praxisnahen Beispielen näher gebracht. Die Teilnehmer des Kurses sind nun in der Lage Rohdaten in R zu importieren, die Daten für die Analyse aufzubereiten und erste Analysen selbst durchzuführen. Das Kursprogramm umfasste im Einzelnen folgende Aspekte:
- Einstieg in R
Das Programm R, CRAN-Mirror, verschiedene Umgebungen/Editoren von R , Nutzung der internen Hilfe-Funktionen, Hilfen im Internet
- Konzept und Philosophie von R
Die Programmiersprache, Objekte und Objektorientierung, Wertezuweisung, Funktionen
- Variablentypen und ihre Eigenschaften
Vektoren, Dataframes, Listen,…
- Einlesen von Daten
.txt-, .csv-, .xls-, .sav-Dateien, Internetquellen etc.
- Datenmanagement
Bildung neuer Variablen, bedingtes Umkodieren, einfache Berechnungen, fehlende Werte
- Auswertungen mit R
Statistische Kennzahlen, einfache Tabellen und Grafiken
- Ausblick
Schleifen und Filter, Routinen entwickeln mit R, Programmieren mit R
„Wenn jede Einführung in eine neue Software so gut und hilfreich wäre, würden wir uns viel Arbeit ersparen“, sagte eine Teilnehmerin am Ende der zwei Tage. Alle Teilnehmer waren unisono von den vielfältigen Möglichkeiten von R fasziniert. Insgesamt wurde die Veranstaltung durch alle Teilnehmer mit 1,3 evaluiert.
Weitere Kurse sind unter anderem zu folgenden Themen geplant:
- Multivariate Analyse mit R
- Visualisierung von Analyseergebnissen mit R
- Programmierung mit R
- Reporting mit R
- Data Mining mit R
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