Was ist R-Programmierung für Datenanalyse?
R-Programmierung für Datenanalyse Schulung
R-Programmierung für Datenanalyse Zertifikatsprogramm vermittelt Ihnen alle Kompetenzen, die Sie für die professionelle Auswertung und Visualisierung von Daten benötigen. Sie lernen, wie Sie mit der Programmiersprache R komplexe Datensätze importieren, bereinigen, analysieren und aussagekräftige Berichte erstellen. Diese Schulung richtet sich an Quereinsteiger, Forscher, Marketingfachkräfte sowie alle, die datenbasierte Entscheidungen in ihrem Berufsalltag treffen müssen.
Der Kurs kombiniert theoretisches Fundament mit praxisnahen Übungen und führt Sie Schritt für Schritt von den ersten Codezeilen bis hin zu fortgeschrittenen statistischen Methoden. Sie benötigen keine Vorkenntnisse in der Programmierung – lediglich ein grundlegendes Verständnis für Daten und statistische Konzepte ist hilfreich.
Was ist R-Programmierung für Datenanalyse?
R ist eine open-source Programmiersprache, die speziell für statistische Berechnungen und grafische Darstellungen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu allgemeinen Programmiersprachen wie Python oder Java bietet R ein Ökosystem aus spezialisierten Paketen, die Forschern und Analysten wiederkehrende Aufgaben stark vereinfachen. Die Sprache hat sich in den letzten Jahrzehnten zum De-facto-Standard in der akademischen Forschung, der Pharmaindustrie und der Datenwissenschaft etabliert.
Die Bedeutung von R wächst kontinuierlich mit der zunehmenden Datenflut in Wirtschaft und Wissenschaft. Organisationen aller Branchen suchen nach Fachkräften, die Rohdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse transformieren können. Dabei spielen insbesondere die Tidyverse-Pakete eine zentrale Rolle: dplyr ermöglicht effiziente Datenmanipulation, tidyr schafft saubere Datenstrukturen und ggplot2 setzt neue Maßstäbe in der statistischen Grafikerstellung.
Zentrale Konzepte der R-Programmierung umfassen die Arbeit mit verschiedenen Datenstrukturen wie Vektoren, Matrizen und Data Frames, die Anwendung des Split-Apply-Combine-Paradigmas zur Datenaggregation sowie die Erstellung reproduzierbarer Forschungsdokumente mit R Markdown. Die Fähigkeit, eigene Funktionen zu schreiben und Arbeitsabläufe zu automatisieren, unterscheidet angehende von erfahrenen Datenanalysten.
Was Wird Dir Dieser Kurs Bringen?
- Sie richten R und RStudio eigenständig ein und navigieren sicher in der integrierten Entwicklungsumgebung, inklusive Projektmanagement und Paketinstallation.
- Sie beherrschen die zentralen Datenstrukturen von R und wenden gezielt Vektoren, Matrizen sowie Data Frames für verschiedene Analyseverfahren an.
- Sie importieren Daten aus CSV, Excel, SPSS und anderen Formaten und exportieren bereinigte Datensätze für die Weiterverarbeitung.
- Sie filtern, gruppieren und aggregieren komplexe Datensätze mit dplyr und erstellen übersichtliche Zusammenfassungen für explorative Analysen.
- Sie transformieren unübersichtliche Datensätze in saubere Tidy-Data-Strukturen mit tidyr und bereiten Ihre Daten für statistische Auswertungen vor.
- Sie berechnen und interpretieren Kennzahlen der deskriptiven Statistik wie Mittelwerte, Streuungsmaße und Quantile zur Datencharakterisierung.
- Sie erstellen professionelle Visualisierungen mit ggplot2, wenden die Grammatik der Grafiken an und gestalten aussagekräftige Diagramme für verschiedene Datentypen.
- Sie passen Farbschemata, Themes und Layouts an und entwicklen publikationsreife Grafiken entsprechend wissenschaftlicher Standards.
- Sie führen Hypothesentests durch, bewerten statistische Signifikanz und interpretieren Ergebnisse im Kontext konkreter Forschungsfragen.
- Sie entwickeln lineare und logistische Regressionsmodelle, überprüfen Modellvoraussetzungen und kommunizieren Befunde verständlich.
- Sie schreiben wiederverwendbare Funktionen und automatisieren wiederkehrende Analyseabläufe für effizienteres Arbeiten.
- Sie erstellen reproduzierbare Forschungsberichte mit R Markdown, kombinieren Code, Ergebnisse und Narration in einem Dokument.
Lehrplan
12 Einheiten1. R und RStudio einrichten: Erste Schritte in der Programmierumgebung
30 Min
2. Datenstrukturen in R: Vektoren, Matrizen und Data Frames
30 Min
3. Datenimport und -export: Verschiedene Dateiformate einlesen und speichern
30 Min
4. Datenmanipulation mit dplyr: Filtern, Gruppieren und Aggregieren
30 Min
5. Datentidying mit tidyr: Saubere Datenstrukturen schaffen
30 Min
6. Deskriptive Statistik: Daten zusammenfassen und verstehen
30 Min
7. Datenvisualisierung mit ggplot2: Die Grammatik der Grafiken
30 Min
8. Fortgeschrittene Grafiken: Theming, Farben und Anpassungen
30 Min
9. Inferenzstatistik: Hypothesentests durchführen und interpretieren
30 Min
10. Regressionsanalyse: Lineare und logistische Modelle aufbauen
30 Min
11. Funktionen schreiben und Abläufe automatisieren
30 Min
12. Reproduzierbare Forschung mit R Markdown: Berichte erstellen
30 Min
Prüfung – R-Programmierung für Datenanalyse
20 Fragen • 70% Bestehen • 30 Min
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Prüfung – R-Programmierung für Datenanalyse
20 Fragen • Bestehen: 70% • 30 Min
Kursdauer
360
Gesamtminuten
12
Einheit
1
Abschlussprüfung
~30
Min / Einheit
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Dokumentiere Deine Fähigkeit
Wer die 20-Frage-, 30-Minuten-Prüfung mit 70% besteht, erhält das R-Programmierung für Datenanalyse-Zertifikat.
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ZERTIFIKATSGEBÜHR
Am Ende des Kurses wird eine Online-Prüfung mit 20 Fragen und einem Zeitlimit von 30 Minuten abgelegt. Die Prüfung erscheint automatisch nach Abschluss der Themen. Wer mindestens 70 von 100 in der Zertifikatsprüfung erreicht, erhält die R-Programmierung für Datenanalyse-Urkunde (Teilnahmebescheinigung). Du kannst das erhaltene Zertifikat in den oben genannten Branchen deiner Bewerbung beifügen und als Nachweis verwenden, dass du diesen interaktiven Kurs absolviert hast.
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Warum Zertifikat in 7 Sprachen?
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01
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Deine Zertifikate in 7 verschiedenen Sprachen zu erhalten, stärkt deine Kommunikationsfähigkeiten im Austausch mit Menschen weltweit. So agierst du selbstbewusster und kompetenter im internationalen Umfeld.
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02
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Mehrsprachige Zertifikate verschaffen dir einen Vorteil, um in internationalen Projekten effektiver zu arbeiten. Sie erhöhen deine Chancen auf Führung und Beteiligung an vielfältigen Projekten in der Geschäftswelt.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
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Wie nehme ich am Kurs teil?
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