Wie du R von Grund auf neu lernst im Jahr 2026: Ein Expertenleitfaden

Was ist R?

R ist eine hochentwickelte, interpretierte Programmiersprache, die von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt wurde. Es kam 1993 als Nachfolger der Programmiersprache S raus. Es wurde mit Fokus auf statistische Berechnungen und Grafiken entwickelt und ist deshalb super beliebt für Datenanalyse, statistische Modellierung und Visualisierung. R wird oft in der Wissenschaft und Forschung benutzt, aber man kann es auch in anderen Bereichen einsetzen.

R unterstützt verschiedene Programmieransätze, wie prozedurale, objektorientierte und funktionale Programmierung. Einfach gesagt heißt das, dass es flexibel ist und du Code auf verschiedene Arten schreiben kannst, egal ob du dem Computer eine To-do-Liste gibst, digitale Modelle von Dingen oder Konzepten erstellst oder deinen Code wie ein Matheproblem behandelst.

Warum ist R so beliebt?

Im Laufe der Jahre hat R in den Bereichen Datenwissenschaft und Forschung eine große Fangemeinde gewonnen, weil es viele Bibliotheken, Einfachheit, Vielseitigkeit und starke Datenvisualisierungsfunktionen bietet. Diese Gründe machen es auch zu einer super beliebten Sprache für die Datenwissenschaft, weil es Datenwissenschaftlern ermöglicht, sich mehr auf die Interpretation von Daten zu konzentrieren, statt sich mit der Komplexität der Sprache zu beschäftigen.

Schauen wir uns mal ein paar der R-Features genauer an, die es zu einer so vielseitigen und weit verbreiteten Programmiersprache machen:

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

• Einfach zu lernen: Die Lesbarkeit und die umfassende Dokumentation von R machen es für Anfänger ziemlich einfach, sich damit vertraut zu machen.

• 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 Tools, die dir dabei helfen, deine Ziele zu erreichen.

• Umfangreiche Bibliotheksunterstützung: R hat eine riesige Standardbibliothek, die schon fertigen Code für verschiedene Aufgaben hat, was dir Zeit und Mühe spart. Außerdem hat die R-Community Tausende von Paketen von Drittanbietern entwickelt, die die Funktionen von R noch weiter ausbauen.

• Plattformunabhängigkeit: Das Tolle an dieser Sprache ist, dass du deinen Code nur einmal schreiben musst und ihn dann auf jedem Betriebssystem ausführen kannst, was super für die Teamarbeit und die Reproduzierbarkeit ist. 

• Übersetzte Sprache: R ist eine interpretierte Sprache, was heißt, dass der Code Zeile für Zeile ausgeführt wird. Das kann das Debuggen einfacher machen, weil du kleine Codeabschnitte testen kannst, ohne das ganze Programm kompilieren zu müssen.

• Open Source und kostenlos: Der Quellcode von R ist frei verfügbar und kann verbreitet und geändert werden. Das hat dazu geführt, dass eine große Entwickler-Community an der Entwicklung mitwirkt und ein riesiges Ökosystem von R-Paketen entstanden ist.

• Dynamisch typisiert: R ist dynamisch typisiert, was bedeutet, dass du den Datentyp einer Variablen beim Erstellen nicht angeben musst. Der R-Interpreter findet den Typ raus, was den Code flexibler und einfacher in der Handhabung macht.

Ich persönlich mag auch , dass R auf den linearen Algebra-Bibliotheken von Fortran aufbaut, sodass man Sachen wie einfache lineare Regression machen kann, ohne irgendwelche Pakete installieren zu müssen.

Warum du R lernen solltest

Es gibt eine Nachfrage nach R-Kenntnissen.

Unternehmen jeder Größe und aus allen Branchen erkennen immer mehr, wie wichtig Datenanalyse und statistische Modelle sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen und sich Vorteile zu verschaffen. Weil R eine der besten Sprachen für diesen Zweck ist, taucht sie immer öfter auf.

Unternehmen nutzen R, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagemodelle zu erstellen und Visualisierungen zu entwickeln, die strategische Entscheidungen vorantreiben. Es gibt immer mehr Jobangebote für Leute, die sich mit R auskennen, vor allem in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing. Auch Universitäten und Forschungseinrichtungen nutzen R viel für die Lehre und für anspruchsvolle Forschung, was die Nachfrage nach Lehrern und Forschern mit R-Kenntnissen erhöht.

Im Grunde gibt's da 'ne Rückkopplungsschleife, wo die Vielseitigkeit und Flexibilität von R dazu beitragen, dass es so gefragt ist. Entwickler schreiben Code und erstellen Pakete, und das riesige Ökosystem neuer R-Pakete erweitert die Funktionalität noch weiter. R deckt jetzt so ziemlich jede Anwendung ab, von maschinellem Lernen und Data Mining bis hin zu räumlicher Analyse und Zeitreihenprognosen.

R hat viele verschiedene Anwendungsmöglichkeiten.

Hier sind ein paar wichtige Bereiche, in denen R oft benutzt wird. Das ist natürlich keine vollständige Liste.

• Wissenschaftliche Forschung: R wird in wissenschaftlichen Studien oft für Datenanalyse und statistische Modellierung benutzt. Forscher nutzen R, um Versuchsdaten zu analysieren, Simulationen durchzuführen und reproduzierbare Forschungsergebnisse zu veröffentlichen.
• Gesundheitswesen und Bioinformatik: Im Gesundheitswesen wird R benutzt, um Daten aus klinischen Studien, Patientenakten und Genomdaten 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 dabei, das Kundenverhalten zu verstehen, Märkte zu segmentieren und Marketingkampagnen zu optimieren. 
• Umweltwissenschaften: Umweltwissenschaftler nutzen R, um ökologische Daten zu analysieren, Klimawandel zu modellieren und die Artenvielfalt zu untersuchen.
• Sozialwissenschaften: In den Sozialwissenschaften wird R für Umfrageanalysen, Psychometrie und die Analyse sozialer Netzwerke genutzt. 
• Technik: Ingenieure nutzen R für Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung und vorausschauende Wartung. 

Viele beliebte Jobs brauchen R.

Jetzt schauen wir mal genauer, wie man die Anwendungen von R mit Jobs verbinden kann:

Einen Job aus der obigen Liste zu kriegen, klingt echt verlockend. Mit Engagement, kontinuierlichem Lernen und einer proaktiven Herangehensweise kannst du deinen Traumjob finden, bei dem du R einsetzt. Hier sind ein paar Tipps, die dir hoffentlich helfen werden:

Lerne immer mehr über das Fachgebiet

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in R und allgemein in den Bereichen Datenwissenschaft und KI. Eine super Quelle ist der Podcast „DataFramed” von DataCamp. Da gibt's echt coole Folgen wie „Election Forecasting and Polling” mit Professor Andrew Gelman von der Columbia University, einem bekannten R-Fan, oder die Folge „Data Science, Epidemiology and Public Health”, die auch super für R-Nutzer ist, weil R die beliebteste Programmiersprache in der Epidemiologie und im Gesundheitswesen ist. Eine weitere interessante Folge, die ich dir empfehlen kann: Mehr Vielfalt in der Datenwissenschaft mit Nikisha Alcindor, der Präsidentin und Gründerin des STEM Educational Institute (SEI).

Hol dir ein Zertifikat, um deine Fähigkeiten zu zeigen

Eine gute Möglichkeit, deine R-Kenntnisse zu zeigen, ist eine Zertifizierung von DataCamp, die in der Branche echt angesehen ist. Diese Zertifizierungen zeigen nicht nur, was du drauf hast, sondern auch, dass du dich für Weiterbildung und berufliches Wachstum engagierst. Schau dir unsere Zertifizierungen zum Datenanalysten und Datenwissenschaftler an. 

Ein Portfolio aufbauen

Ein starkes Portfolio aufzubauen, das deine Fähigkeiten und abgeschlossenen Projekte zeigt, ist eine Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Wichtig ist, dass du Projekte vorstellst, bei denen du R eingesetzt hast, um echte Probleme zu lösen. Das kann bei Personalchefs einen bleibenden Eindruck hinterlassen. Dein Portfolio sollte eine bunte Mischung von Projekten zeigen, die deine R-Kenntnisse und ihre verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten widerspiegeln. Dafür solltest du DataLab nutzen, eine Online-IDE ( ), mit der du Code schreiben, Daten gemeinsam analysieren und deine Erkenntnisse teilen kannst. 

Schreib einen guten Lebenslauf

Ein guter Lebenslauf ist immer hilfreich. Zum Glück haben wir eine super Hilfe: So machst du einen Lebenslauf als Datenanalyst (mit Vorlagen und Beispielen). Schau mal rein, weil es da viele Feinheiten gibt. Was mir sofort einfällt, ist, dass dein Lebenslauf heutzutage nicht nur Personalvermittler beeindrucken muss, sondern auch Applicant Tracking Systems (ATS). Das sind automatisierte Softwaresysteme, die von vielen Firmen genutzt werden, um Lebensläufe zu sortieren und die auszusortieren, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen. 

Lass dich nicht entmutigen

Denk dran, dass man für eine Karriere in einem Bereich, in dem R zum Einsatz kommt, Ausdauer, ständiges Lernen und Geduld braucht. Aber wenn du diese Schritte befolgst, bist du auf dem besten Weg zum Erfolg.

Die besten Tipps zum Lernen von R

Mittlerweile bist du wahrscheinlich bereit, mit dem Lernen von R zu beginnen. Zuerst möchte ich dir ein paar Tipps geben, die dir den Einstieg erleichtern können.

1. Mach dich mit dem Tidyverse vertraut

Tidyverse ist eine Sammlung von R-Paketen, die für die Datenwissenschaft entwickelt wurden. Es umfasst unter anderem „ ggplot2 “ zur Visualisierung, „ dplyr “ zur Datenbearbeitung und „ tidyr “ zur Datenbereinigung. Fang damit an, die wichtigsten Tidyverse-Pakete zu lernen . Ihre einheitliche Syntax macht das Lernen für dich noch einfacher. Mach unseren Kurs „Einführung in das Tidyverse“ und du wirst sehen, was ich meine. 

2. Meister R Markdown für Berichte

Mit R Markdown kannst du R-Code, Ausgaben und Text in ein einziges, schickes Dokument packen. Es unterstützt verschiedene Formate wie HTML, PDF und Word. Du kannst R Markdown für Berichte, Präsentationen und Dokumentationen von „ “ nutzen. Chefs lieben R Markdown, also vergiss nicht, unseren Kurs„ -Berichterstellung mit R Markdown ” zu besuchen.

3. Nutze DataLab

DataLab bietet eine interaktive Plattform, um R-Programmierung und Datenwissenschaft zu üben. Es gibt geführte Projekte und Übungen, die dir helfen, in einer strukturierten Umgebung besser zu lernen. Der praktische Ansatz und das Echtzeit-Feedback helfen dir dabei, dein Verständnis von R zu festigen.

4. Nutze die Vorteile von Online-Ressourcen und Communities

Die R-Community ist super aktiv und hilfsbereit und teilt gerne Ressourcen für alle, die lernen wollen, egal auf welchem Niveau. Mach bei Foren wie Stack Overflow, RStudio Community und Reddit's r/rstats mit. Folge Blogs, YouTube-Kanälen und Social-Media-Accounts, die sich mit R-Programmierung beschäftigen.

5. Bleib auf dem Laufenden über das R-Ökosystem

R entwickelt sich ständig weiter, und es kommen regelmäßig neue Pakete und Updates raus. Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen im R-Ökosystem. Schau dir die Versionshinweise zu den Paketen an, schau dir Webinare an und lies Blogs zum Thema R, um über neue Funktionen und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben.

6. R-Code-Alongs anschauen

DataCamp hat echt gute Lehrer. Lerne A/B-Tests in R mit Arne Warnke, wie ggplot2 funktioniert, indem du dir „Visualisierung von Videospiel-Verkaufsdaten mit ggplot2 in R“ mit Richie Cotton ansiehst, „Explorative Datenanalyse in R für absolute Anfänger “ mit Ishmael Rico und „Analyse von Kreditwürdigkeit mit tidymodels in R“ mit Matt Pickard. 

7. Halt einen Spickzettel griffbereit.

R für Geschäftsleute

Viele Profis lernen R zuerst bei der Arbeit. Für Unternehmen ist das echt clever, weil die Weiterbildung der Mitarbeiter eine super Möglichkeit ist, die Mitarbeiterbindung zu erhöhen. DataCamp hat nicht nur viele Ressourcen für einzelne Lernende, sondern kann auch ganze Teams auf einmal weiterbilden. DataCamp for Business bietet also eine umfassende Lösung, die mit deinem Unternehmen mitwächst. 

Hier sind nur ein paar der vielen Vorteile: 

1. Benutzerdefinierte Lernpfade: Wir können maßgeschneiderte Lernpfade erstellen, die genau auf die Bedürfnisse deines Unternehmens zugeschnitten sind.
2. Praktische Übungen: Wir bieten interaktive Übungen und Projekte aus der Praxis, weil uns das Verständnis wichtig ist.
3. Skalierbarkeit und Flexibilität: Unsere Lösungen passen zu den Bedürfnissen von kleinen und großen Teams, und das behalten wir im Hinterkopf, wenn wir ein Projekt aufbauen.
4. Erfahrene Lehrer: Die Kurse werden von Leuten aus der Branche entwickelt. Unsere Technologien sind auf dem neuesten Stand und die Übungen basieren auf echten Geschäftssituationen.

Abschließende Gedanken

R zu lernen ist echt cool und kann dir viele neue Jobchancen bringen. Ich hoffe, du hast jetzt nicht nur eine neue Wertschätzung für die Programmiersprache R, sondern auch das Selbstvertrauen, dass du auf dem besten Weg bist, sie zu meistern.

Denk dran, der Schlüssel zum Lernen von R ist Beständigkeit und Übung. Überflieg die Konzepte nicht einfach so. Nimm dir Zeit, um jedes einzelne zu verstehen und es in praktischen Projekten anzuwenden. Melde dich für den DataCamp R-Kurs an, der am besten zu deinem Niveau passt. Tritt R-Communities bei, mach bei Coding-Challenges mit und lerne immer weiter dazu.