Wie du R im Jahr 2025 von Grund auf lernst: Ein Leitfaden für Experten

Was ist R?

R ist eine interpretierte Programmiersprache auf hohem Niveau, die von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt wurde. Sie wurde erstmals 1993 als Nachfolgerin der Programmiersprache S veröffentlicht. Der Schwerpunkt liegt auf statistischen Berechnungen und Grafiken, was es zu einer beliebten Wahl für Datenanalyse, statistische Modellierung und Visualisierung macht. R ist im akademischen Bereich und in der Forschung weit verbreitet, doch seine Anwendungen gehen über diese Bereiche hinaus.

R unterstützt mehrere Programmierparadigmen, darunter prozedurale, objektorientierte und funktionale Programmierung. Einfacher ausgedrückt bedeutet das, dass er flexibel ist und es dir erlaubt, Code auf verschiedene Arten zu schreiben, z. B. indem du dem Computer eine Aufgabenliste gibst, digitale Modelle von Dingen oder Konzepten erstellst oder deinen Code wie ein mathematisches Problem behandelst.

Warum ist R beliebt?

Im Laufe der Jahre hat R aufgrund seiner umfangreichen Bibliotheken, seiner Einfachheit, seiner Vielseitigkeit und seiner leistungsstarken Funktionen zur Datenvisualisierung eine große Anhängerschaft in der Data Science- und Forschungsgemeinschaft gewonnen. Aus diesen Gründen ist sie auch eine sehr beliebte Sprache für die Datenwissenschaft, da sie es Datenwissenschaftlern ermöglicht, sich mehr auf die Dateninterpretation als auf die Komplexität der Sprache zu konzentrieren.

Werfen wir einen genauen Blick auf einige der Funktionen von R, die es zu einer so vielseitigen und weit verbreiteten Programmiersprache machen:

• Lesbarkeit: R ist bekannt für seine klare und lesbare Syntax.

• Leicht zu lernen: Dank der guten Lesbarkeit und der umfassenden Dokumentation ist R auch für Anfänger relativ leicht zu erlernen.

• Vielseitigkeit: R ist nicht auf eine bestimmte Art von Aufgabe beschränkt. Egal, ob du dich für statistische Modellierung, Datenvisualisierung, Bioinformatik oder maschinelles Lernen interessierst, R hat die Werkzeuge, um dir dabei zu helfen.

• Rich Library Support: R wird mit einer großen Standardbibliothek geliefert, die vorgefertigten Code für verschiedene Aufgaben enthält und dir Zeit und Mühe spart. Außerdem hat die R-Gemeinschaft Tausende von Drittanbieter-Paketen entwickelt, die den Funktionsumfang von R noch weiter erweitern.

• Plattform-Unabhängigkeit: Das Tolle an der Sprache ist, dass du deinen Code einmal schreiben und auf jedem Betriebssystem ausführen kannst, was die Teamarbeit und Reproduzierbarkeit fördert. 

• Gedolmetschte Sprache: R ist eine interpretierte Sprache, das heißt, der Code wird Zeile für Zeile ausgeführt. Das kann die Fehlersuche erleichtern, weil du kleine Teile des Codes testen kannst, ohne das ganze Programm kompilieren zu müssen.

• Open Source und kostenlos: Der Quellcode von R ist frei verfügbar und kann weitergegeben und verändert werden. Das hat dazu geführt, dass eine große Gemeinschaft von Entwicklern zur Entwicklung beiträgt und ein riesiges Ökosystem von R-Paketen geschaffen hat.

• Dynamisch typisiert: R ist dynamisch typisiert, das heißt, du musst den Datentyp einer Variablen nicht deklarieren, wenn du sie erstellst. Der R-Interpreter schlussfolgert den Typ, was den Code flexibler und einfacher zu handhaben macht.

Mir persönlich gefällt auch gefällt mir auch, dass R auf den linearen Algebra-Bibliotheken von Fortran aufbaut. So kannst du z. B. einfache lineare Regressionen durchführen, ohne irgendwelche Pakete installieren zu müssen.

Warum du R lernen solltest

Es besteht eine Nachfrage nach R-Kenntnissen

Unternehmen jeder Größe und Branche erkennen mehr und mehr den Wert von Datenanalyse und statistischer Modellierung, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Vorteile zu erlangen. Weil R eine führende Sprache für diesen Zweck ist, taucht sie an immer mehr Orten auf.

Unternehmen nutzen R, um Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen, Vorhersagemodelle zu entwickeln und Visualisierungen zu erstellen, die strategische Entscheidungen unterstützen. Es gibt immer mehr Beschäftigungsmöglichkeiten für Fachleute mit R-Kenntnissen, vor allem in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing. Auch Universitäten und Forschungseinrichtungen nutzen R in großem Umfang für die Lehre und die Durchführung fortgeschrittener Forschung, was die Nachfrage nach Lehrkräften und Forschern mit R-Kenntnissen steigert.

Im Grunde gibt es eine Rückkopplungsschleife, in der die Vielseitigkeit und Flexibilität von R zu seiner Nachfrage beiträgt. Entwickler schreiben Code und erstellen Pakete, und das riesige Ökosystem an neuen R-Paketen erweitert die Funktionalität von R noch weiter. R deckt mittlerweile so ziemlich jede Anwendung ab, von maschinellem Lernen und Data Mining bis hin zu räumlichen Analysen und Zeitreihenprognosen.

R hat eine Vielzahl von Anwendungen

Hier sind einige wichtige Bereiche, in denen R ausgiebig genutzt wird. Diese Liste ist natürlich nicht erschöpfend.

• Wissenschaftliche Forschung: R wird in wissenschaftlichen Studien häufig für die Datenanalyse und statistische Modellierung verwendet. Forscherinnen und Forscher nutzen R, um experimentelle Daten zu analysieren, Simulationen durchzuführen und reproduzierbare Forschung zu veröffentlichen.
• Gesundheitswesen und Bioinformatik: Im Gesundheitswesen wird R verwendet, um Daten aus klinischen Studien, Patientenakten und genomische Daten zu analysieren. Bioinformatiker nutzen R für Sequenzanalysen, Genexpressionsstudien und computergestützte Biologie.
• Finanzen und Wirtschaft: Finanzanalysten und Ökonometriker nutzen R für quantitative Analysen, Risikomanagement und Wirtschaftsprognosen. 
• Marketing und Kundenanalyse: R hilft Marketinganalysten, das Kundenverhalten zu verstehen, Märkte zu segmentieren und Marketingkampagnen zu optimieren. 
• Umweltwissenschaft: Umweltwissenschaftler nutzen R, um ökologische Daten zu analysieren, den Klimawandel zu modellieren und die Artenvielfalt zu untersuchen.
• Sozialwissenschaften: In den Sozialwissenschaften wird R für Umfrageanalysen, Psychometrie und soziale Netzwerkanalysen verwendet. 
• Technik: Ingenieure nutzen R für Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung und vorausschauende Wartung. 

Viele beliebte Berufe erfordern R

Verknüpfen wir nun die Anwendungen von R genauer mit den Jobs:

Einen Job in der oben genannten Liste von Jobs zu ergattern, sieht sehr verlockend aus. Mit Engagement, konsequentem Lernen und einer proaktiven Herangehensweise kannst du deinen Traumjob mit R finden. Hier sind einige Richtlinien, die dir hoffentlich helfen werden:

Lerne weiter über das Feld

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in R im Speziellen und Data Science und AI im Allgemeinen. Eine großartige Ressource ist der DataCamp-eigene DataFramed-Podcast mit großartigen Episoden wie Election Forecasting and Polling mit Professor Andrew Gelman von der Columbia University, einem bekannten und begeisterten R-Nutzer, oder diese andere Episode über Data Science, Epidemiology and Public Health, die ebenfalls sehr gut für R-Nutzer geeignet ist, da R die führende Programmiersprache in der Epidemiologie und im öffentlichen Gesundheitswesen ist. Eine weitere interessante Episode, die ich empfehlen kann: Stärkere Repräsentation der Vielfalt in der Datenwissenschaft mit Nikisha Alcindor, der Präsidentin und Gründerin des STEM Educational Institute (SEI).

Erhalte eine Zertifizierung, um deine Fähigkeiten zu zeigen

Eine effektive Möglichkeit, dein R-Know-how unter Beweis zu stellen, ist eine Zertifizierung von DataCamp, die in der Branche hoch angesehen ist. Diese Zertifizierungen bestätigen nicht nur deine Fähigkeiten, sondern zeigen auch dein Engagement für kontinuierliches Lernen und berufliche Weiterentwicklung. Informiere dich über unsere Data Analyst Certification und Data Scientist Certification. 

Ein Portfolio entwickeln

Der Aufbau eines starken Portfolios, das deine Fähigkeiten und abgeschlossenen Projekte zeigt, ist eine Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern zu unterscheiden. Es ist wichtig, dass du Projekte vorstellst, bei denen du R zur Lösung von realen Herausforderungen eingesetzt hast, um einen bleibenden Eindruck bei Personalverantwortlichen zu hinterlassen. Dein Portfolio sollte ein vielfältiges Schaufenster von Projekten sein, die dein R-Fachwissen und seine verschiedenen Anwendungen widerspiegeln. Zu diesem Zweck solltest du DataLab nutzen, eine Online-IDE, mit der du Code schreiben, Daten gemeinsam analysieren und deine Erkenntnisse teilen kannst .

Entwickle einen effektiven Lebenslauf

Ein toller Lebenslauf ist immer hilfreich. Zum Glück haben wir eine tolle Ressource, die uns dabei hilft: Wie man einen Lebenslauf für Datenanalysten erstellt (mit Vorlagen und Beispielen). Lies es dir durch, denn es gibt eine Menge Feinheiten. Ganz oben auf meiner Liste steht die Überlegung, dass dein Lebenslauf heutzutage nicht nur menschliche Personalverantwortliche beeindrucken muss, sondern auch Applicant Lernpfade (ATS), also automatisierte Softwaresysteme, die von vielen Unternehmen eingesetzt werden, um Lebensläufe zu sichten und diejenigen auszusortieren, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen. 

Lass dich nicht entmutigen

Vergiss nicht, dass eine Karriere in einem Bereich, in dem R eingesetzt wird, Ausdauer, ständiges Lernen und Geduld erfordert. Aber wenn du diese Schritte befolgst, bist du auf dem besten Weg zum Erfolg.

Top Tipps zum Erlernen von R

Jetzt bist du wahrscheinlich bereit, R zu lernen. Zuerst möchte ich dir ein paar Tipps geben, die dir beim Lernen helfen können.

1. Umarme das Tidyverse

tidyverse ist eine Sammlung von R-Paketen, die für die Datenwissenschaft entwickelt wurden. Es enthält unter anderem ggplot2 für die Visualisierung, dplyr für die Datenmanipulation und tidyr für das Aufräumen von Daten. Beginne damit, die Kernpakete von tidyverse kennenzulernen . Ihre einheitliche Syntax wird dir das Lernen noch leichter machen. Besuche unseren Kurs "Einführung in das Tidyverse " und du wirst sehen, was ich meine. 

2. Master R Markdown für Berichte

Mit R Markdown kannst du R-Code, Ausgaben und erzählenden Text in ein einziges, ausgefeiltes Dokument integrieren. Es unterstützt verschiedene Ausgaben wie HTML, PDF und Word. Du kannst R Markdown für Berichte, Präsentationen und Dokumentationen verwenden. Chefs lieben R Markdown, also vergiss nicht, unseren Kurs Reporting with R Markdown zu besuchen.

3. DataLab verwenden

DataLab bietet eine interaktive Plattform zum Üben von R-Coding und Data-Science-Kenntnissen. Es bietet angeleitete Projekte und Übungen, um deine Lernerfahrung in einer strukturierten Umgebung zu verbessern. Die praktische Herangehensweise und das Feedback in Echtzeit werden dir helfen, dein Verständnis von R zu festigen.

4. Nutze die Vorteile von Online-Ressourcen und Communities

Die R-Community ist aktiv und hilfsbereit und stellt gerne Ressourcen für Lernende aller Niveaus zur Verfügung. Beteilige dich an Foren wie Stack Overflow, RStudio Community und r/rstats auf Reddit. Folge Blogs, YouTube-Kanälen und Social-Media-Accounts, die sich mit R-Programmierung beschäftigen.

5. Bleib mit dem Ökosystem von R auf dem Laufenden

R wird ständig weiterentwickelt, und es werden regelmäßig neue Pakete und Updates veröffentlicht. Behalte die neuesten Entwicklungen im R-Ökosystem im Auge. Verfolge die Versionshinweise der Pakete, besuche Webinare und lese R-bezogene Blogs, um über neue Funktionen und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben.

6. R Code-alongs beobachten

Das DataCamp hat großartige Lehrkräfte. Lerne A/B-Tests in R mit Arne Warnke, wie ggplot2 funktioniert, indem du dir Visualizing Video Game Sales Data with ggplot2 in R mit Richie Cotton, Exploratory Data Analysis in R for Absolute Beginners mit Ishmael Rico und Analyzing Credit Scores with tidymodels in R mit Matt Pickard ansiehst.

7. Halte einen R-Spickzettel bereit

R für Business-Anwender

Viele Fachkräfte lernen R erst im Job. DataCamp bietet nicht nur zahlreiche Ressourcen für einzelne Lernende, sondern kann auch ganze Teams auf einmal weiterbilden. Damit bietet DataCamp for Business eine umfassende Lösung, die mit der Größe deines Unternehmens wächst. 

Hier sind nur ein paar der vielen Vorteile: 

1. Eigene Lernpfade: Wir können maßgeschneiderte Lernpfade erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens abgestimmt sind.
2. Praktische Übungen: Wir bieten interaktive Übungen und reale Projekte, weil uns das Verständnis wichtig ist.
3. Skalierbarkeit und Flexibilität: Unsere Lösungen sind sowohl für kleine als auch für große Teams geeignet, und das behalten wir bei der Erstellung eines Projekts im Hinterkopf.
4. Expertenausbilder: Die Kurse werden von Branchenexperten gestaltet. Unsere Technologien sind auf dem neuesten Stand und die Übungen orientieren sich an realen Geschäftsfällen.

Schlussgedanken

R zu lernen ist eine lohnende Reise, die dir viele Karrierechancen eröffnen kann. Ich hoffe, du hast nicht nur eine neue Wertschätzung für die Programmiersprache R, sondern auch die Gewissheit, dass du auf dem besten Weg bist, sie zu beherrschen.

Denk daran, der Schlüssel zum Erlernen von R ist Beständigkeit und Übung. Überstürze die Konzepte nicht. Nimm dir Zeit, um jedes einzelne Thema zu verstehen und es in praktischen Projekten anzuwenden. Melde dich für den DataCamp R-Kurs an, der am besten zu deinem Niveau passt. Tritt der R-Community bei, nimm an Programmierherausforderungen teil und höre nie auf zu lernen.