Die 8 besten Projektideen für 2026

Ein beeindruckender Lebenslauf allein reicht nicht aus, um auf dem Arbeitsmarkt für Datenwissenschaftler Fuß zu fassen. Wenn du eine Karriere im Bereich Data Science starten willst, ist es echt wichtig , ein Datenportfolio mit relevanten Projekten aufzubauen, das deine Datenkompetenzen im Vorstellungsgespräch zeigt.

Die gute Nachricht ist, dass es nie zu früh oder zu spät ist, mit dem Aufbau eines solchen Portfolios zu beginnen. Egal, ob du ein absoluter Neuling bist oder schon halbwegs mit dem Erlernen der Datenwissenschaft fertig bist, du kannst jetzt mit der Arbeit an deinen R-Projekten beginnen.

Es ist total okay, wenn deine ersten Projekte noch ein bisschen amateurhaft aussehen. Du kannst später immer wieder darauf zurückkommen, sie ausarbeiten, verfeinern oder sogar löschen, wenn du fortgeschrittenere Projekte machst. Das Wichtigste ist, einfach mal loszulegen.

In diesem Artikel zeigen wir dir ein paar hilfreiche Ideen für deine Data-Science-Projekte mit R und schauen uns ein paar Beispiele an, damit du gleich loslegen kannst. Wir werden auch über die Programmiersprache R reden und wie sie für Datenanalyse und Datenwissenschaft genutzt wird.

Warum R nutzen?

R ist eine Programmiersprache, die man für Datenanalyse, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen benutzt. Sie hat auch eine Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. R ist extra für anspruchsvolle und schnelle statistische Berechnungen, Datenmodellierung und die Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen entwickelt worden. Hier zeigt diese Sprache, was sie wirklich drauf hat.  

Außerdem, R:

• Bietet kostenlosen und Open-Source-Zugang: R ist für alle kostenlos verfügbar, und sein Quellcode kann frei geändert und verbreitet werden.
• Bietet umfangreiche Pakete: R hat seit Februar 2026 fast 20.000 gut dokumentierte Data-Science-Pakete, die viele verschiedene Anwendungen abdecken.
• Sorgt für Kompatibilität: R läuft auf vielen Betriebssystemen, was es super vielseitig und auf verschiedenen Plattformen zugänglich macht.
• Hat eine starke Community-Unterstützung: R wird von einer super Online-Community unterstützt, die jede Menge Ressourcen, Foren und von Nutzern beigesteuerte Pakete anbietet.

Mehr Infos zur Programmiersprache R und wie du sie lernen kannst, findest du in unseren Artikeln „Was ist R? – Das leistungsstarke Statistikprogramm “ und „Erste Schritte mit R “. Du kannst auch den DataCamp-Kurs „Einführung in R“ machen.

Wenn du R von Grund auf lernen oder bestimmte technische Fähigkeiten verbessern willst, schau dir unsere verschiedenen Lernressourcen an, darunter Kurse, Skill Tracks und Career Tracks. Wenn du einen ausgewogenen und umfassenden Weg zum Erlernen von R suchst, solltest du dir die Lernpfade „Data Scientist mit R“ und „Machine Learning Scientist mit R“ anschauen.

R für Datenanalyseprojekte

Die Durchführung einer Datenanalyse ist der erste Schritt bei jedem Data-Science-Projekt. Es ist logisch: Bevor wir uns mit der Vorhersage von Zukunftsszenarien mithilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken beschäftigen, müssen wir erst mal den aktuellen (und vergangenen) Stand der Dinge klären.

Andererseits kann die Datenanalyse auch eine eigenständige Aufgabe sein. In beiden Fällen bietet uns R eine große Auswahl an nützlichen Bibliotheken, die speziell für Analysezwecke angepasst sind.

Mit R können wir Daten von Websites analysieren, bereinigen und aufbereiten, visualisieren, statistisch untersuchen, Hypothesen aufstellen und testen sowie aussagekräftige Erkenntnisse und Muster aus den Ausgangsdaten gewinnen. Unter diesen Aufgaben sind statistische Analysen und beeindruckende Visualisierungen ein echter Trumpf von R, und hier schlägt diese Programmiersprache normalerweise ihren Hauptkonkurrenten Python.

Neben den üblichen Mehrzweckpaketen von R gibt es viele Module, die für verschiedene angewandte analytische Probleme entwickelt wurden. Zum Beispiel:

• fAssets: Dieses Paket ist dafür gedacht, Finanzanlagen zu analysieren und zu modellieren.

• mdapack: Das ist ein Paket zur Analyse medizinischer Daten.

• GEOmap: Dieses Paket ist für topografische und geologische Kartierungen gedacht.

• AeRobiology: Dieses Rechenprogramm ist für aerobiologische Daten gedacht.

• galigor: Hier findest du eine Sammlung von Paketen für das Internet-Marketing.

• lingtypology: Dieses Paket ist für die linguistische Typologie und Kartierung gedacht.

Außerdem hat R sogar so spezialisierte Bibliotheken wie:

• nCov2019: Dieses Paket ist zum Erkunden von COVID-19-Statistiken gedacht.

R für Data-Science-Projekte

Wie wir schon gesagt haben, ist R eine Programmiersprache für Datenwissenschaft, die über 19.000 Datenwissenschaftspakete bietet. Neben den rein analytischen Aufgaben, die im letzten Abschnitt erwähnt wurden, können wir R auch für komplexere Probleme nutzen, um Prognosen zu erstellen und unbekannte Daten zu modellieren. Mit R können wir:

• Feature-Auswahl durchführen: Auswahl relevanter Merkmale aus dem Datensatz, um die Modellleistung zu verbessern.
• Machinelles Lernen durchführen: Wir machen alle Arten von maschinellem Lernen (überwachtes, halbüberwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen) und Deep-Learning-Aufgaben.
• Verschiedene Methoden anwenden: Verschiedene Methoden des maschinellen Lernens anwenden, wie Klassifizierung, Regression, Clustering, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder künstliche neuronale Netze (KNN).
• Schätze die Genauigkeit des Modells: Die Genauigkeit verschiedener Modelle einschätzen, um die Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Neben den gängigen Data-Science-Paketen (caret für Klassifizierungs- und Regressionstraining, naivebayes für die Implementierung des Naive-Bayes-Algorithmus, randomForest für die Erstellung von Random-Forest-Modellen, deepNN für Deep Learning usw.) gibt es viele hochspezialisierte Bibliotheken, darunter auch sehr spezifische. Um ein paar davon zu nennen:

• OenoKPM: Dieses Paket wird benutzt, um die Kinetik der CO2-Produktion bei der alkoholischen Gärung zu modellieren.

• fHMM: Dieses Paket ist dafür gemacht, versteckte Markov-Modelle in Finanzdaten einzubauen.

• paleopop: Das ist ein musterorientiertes Modellierungs-Framework für gekoppelte Nischen-Populations-Paläoklimamodelle.

• ibdsim2: Dieses Paket wird benutzt, um Chromosomenbereiche zu simulieren, die Familienmitglieder gemeinsam haben.

• rSHAPE: Dieses Paket ist dafür gedacht, die Entwicklung einer haploiden, asexuellen Population zu simulieren.

R-Projekte

Jetzt schauen wir uns ein paar Beispiele für R-Projekte an und suchen nach coolen Ideen für die weitere Entwicklung, sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Nutzer.

Beispiele für R-Projekte

Eine der besten Möglichkeiten, nach R-Projekten zu suchen, ist, solche Beispiele selbst zu erstellen!

Keine Sorge, es ist nicht so schlimm, wie es aussieht. Auch wenn du noch ganz am Anfang mit Datenwissenschaft in R stehst, kannst du dich für „Sandbox“-Projekte entscheiden, bei denen die Daten schon fertig sind, um analysiert oder modelliert zu werden. Diese Projekte zeigen dir den Kontext eines Problems und geben dir hilfreiche Tipps, welche Schritte du machen solltest und warum. 

Wenn du schon fortgeschritten bist, kannst du die Daten gerne genauer anschauen, aus verschiedenen Blickwinkeln, und über die vorgeschlagenen Anweisungen hinausgehen, um deine Neugierde zu stillen. Auf jeden Fall ist es besser, aktiv zu lernen, während man was macht, als nur die Projekte von anderen Leuten zu lesen.

DataCamp hat eine große Auswahl an solchen Data-Science-Projekten in R, mit denen du viele technische Fähigkeiten üben kannst. Beispiele dafür sind der Datenimport/-bereinigung, Datenbearbeitung, Datenvisualisierung, Probabilistik & Statistik, maschinelles Lernen und vieles mehr.

Neben den üblichen Themen (wie „Den Airbnb-Markt in NYC erkunden“, „COVID-19 visualisieren“, „Daten von Herzpatienten gruppieren“ oder „Taxipreise mit Random Forests vorhersagen“), die man normalerweise in verschiedenen Data-Science-Schulen durchnimmt, gibt's hier auch viele neue und interessante Themen. Schau sie dir ruhig genauer an:

• Aufstieg und Fall von Programmiersprachen
• Schau dir die Halloween-Süßigkeiten-Rangliste von 538 an
• Eine Textanalyse von Trumps Tweets
• Studiengänge, die sich auszahlen
• Die Auswirkungen des Klimawandels auf Vögel
• Was macht ein Pokémon legendär?
• Schlechte Passwörter und die NIST-Richtlinien
• Eine visuelle Geschichte der Nobelpreisträger

R-Projekte für Leute, die gerade anfangen

Nachdem du dir die vorhandenen R-Projekte angesehen oder selbst ein paar geführte Projekte gemacht hast, kannst du dich entscheiden, deine eigenen Projekte von Grund auf neu zu erstellen. Das ist immer eine gute Idee, egal wo du gerade beim Lernen von R stehst.

Wenn du gerade eines deiner ersten Projekte ohne Anleitung machst, solltest du dir zuerst überlegen, wo du die Daten findest, mit denen du arbeiten willst. Zum Glück gibt's viele beliebte Online-Repositorien, die riesige Sammlungen von kostenlosen und gut dokumentierten Datensätzen anbieten, sowohl reale als auch synthetische. Ein paar coole Beispiele für solche Ressourcen sind DataLab, Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Google Dataset Search, Google Cloud Platform, FiveThirtyEight und Quandl.

Jetzt, wo du eine große Auswahl an Daten hast, was genau kannst du als Anfänger in R damit machen? Da das deine ersten Data-Science-Projekte in R sein werden, solltest du überlegen, grundlegende Datenbereinigung und -bearbeitung, einfache Datenexploration und Datenvisualisierung durchzuführen.

1. Spotify-Daten checken

Spotify ist einer der größten digitalen Musik-, Video- und Mediendienste, wo du Millionen von Songs, Videos und Podcasts aus der ganzen Welt findest. 

Du kannst einen fertigen Datensatz namens „Spotify Music Data“ nehmen, der etwa 600 Top-Songs aus einem bestimmten Zeitraum enthält, und die Statistiken dazu aus verschiedenen Blickwinkeln anschauen. Schau dir zum Beispiel mal die folgenden Faktoren und Fragen an und ergänze deine Ergebnisse bei Bedarf mit aussagekräftigen Diagrammen:

• Anzahl der gesprochenen Wörter
• Loudness
• Länge des Songs
• Die Energie jedes Songs
• Welche Künstler sind am beliebtesten?
• Welche Genres sind am beliebtesten?
• Welche globalen Veränderungen gab es im Laufe der Jahre bei den Musikvorlieben?
• Was macht einen Top-Song aus?

Ein Beispiel aus dem Spotify Music Data R-Projekt

2. Analyse der NBA-Wurfstatistiken

Die National Basketball Association (NBA) ist eine nordamerikanische Profi-Basketballliga für Männer mit 30 Teams und eine der größten der Welt.

Der Datensatz „NBA Shooting Data“ hat die Daten von vier verschiedenen Spielern für die NBA-Playoffs 2021 gesammelt. Du kannst diese Daten analysieren und visualisieren und versuchen, die folgenden Fragen zu beantworten:

• Was ist die beste Schussposition für jeden Spieler?
• Aus welcher Entfernung trifft jeder Spieler am ehesten?
• Welcher dieser Spieler ist der beste Verteidiger?
• Welchen dieser Spieler würdest du als den besten Verteidiger bezeichnen?
• Gibt's einen Zusammenhang zwischen der Effizienz eines Schützen und dem Spieler, der ihn verteidigt?
• Wie sind die erfolgreichen und verfehlten Würfe auf dem Spielfeld verteilt?

Ein Beispiel aus dem R-Projekt zu den NBA-Wurfstatistiken

3. Analyse der Weltbevölkerungsdaten

Eine andere coole Idee für ein R-Projekt für Anfänger in Data Science ist, die Trends der Weltbevölkerung zu checken.

Der Datensatz „Weltbevölkerungsdaten“ hat Gesamtbevölkerungsstatistiken für jedes Land von 1960 bis 2020 und ein paar zusätzliche Infos pro Land, wie zum Beispiel die Region, die Einkommensgruppe und spezielle Anmerkungen (falls vorhanden). Hier gibt's mehrere Fragen, die du dir stellen kannst:

• Wie hat sich die Bevölkerung deines Landes (oder eines anderen Landes) im Laufe der Zeit verändert?
• Wie hat sich die Bevölkerung in verschiedenen Teilen der Welt im Laufe der Zeit verändert?
• Welches Land oder welche Länder haben im Laufe der Zeit den größten Anstieg/Rückgang der Bevölkerung erlebt?
• Welches Land oder welche Länder haben in den letzten fünf (oder zehn) Jahren den größten Anstieg/Rückgang der Bevölkerung erlebt?
• Wie viele Leute wurden in deinem Land (oder einem anderen Land) in deinem Geburtsjahr geboren?
• Wie beeinflusst die Einkommensgruppe das Bevölkerungswachstum eines Landes?
• Wie sieht es mit dem Bevölkerungswachstum in den verschiedenen Regionen aus?

Vergiss nicht, überall dort, wo es sinnvoll ist, spannende Handlungsstränge einzubauen: Sie helfen deinen Lesern, die wichtigsten Erkenntnisse deiner Analyse besser zu verstehen.

Fortgeschrittenere R-Projekte

Wenn du gerade dabei bist, Data Science in R zu lernen, bist du vielleicht daran interessiert, anspruchsvollere R-Projekte zu erstellen, bei denen du sowohl deine Datenanalysefähigkeiten als auch einige Algorithmen des maschinellen Lernens anwenden kannst. 

Welche Themen kannst du für sie auswählen? Schauen wir uns mal ein paar Ideen für deine fortgeschrittenen Data-Science-R-Projekte an.

4. Vorhersage der Abwanderung von Telekommunikationskunden

Kundenabwanderung ist, wenn Leute ihr Abonnement für einen Dienst kündigen und dann nicht mehr bei diesem Dienst bleiben. Es wird als Prozentsatz der Kunden berechnet, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums abgewandert sind. 

Dieser Indikator hängt von vielen Sachen ab und zeigt, wie gut's dem Unternehmen insgesamt geht. Wenn sie zu hoch ist, ist die Kundenabwanderungsrate ein echtes Problem für jedes Unternehmen, weil sie zu Umsatzverlusten führt und den Ruf des Unternehmens schädigt. Deshalb ist es echt wichtig, die Kundenabwanderungsrate vorherzusagen, um sie zu verhindern.

Du kannst den Datensatz „Telecom Customer Churn” nutzen, um ein Data-Science-Projekt zur Vorhersage der Kundenabwanderungsrate in einem Telekommunikationsunternehmen zu erstellen. 

Hier musst du vor allem anhand der verfügbaren Daten vorhersagen, ob ein Kunde abwandert oder nicht, und welche Faktoren die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass ein Kunde abwandert. Technisch gesehen ist das ein typisches Klassifizierungsproblem beim maschinellen Lernen, wenn die Kunden mit 1 (Abwanderung) oder 0 (keine Abwanderung) gekennzeichnet werden.

5. Kreditkartenbetrug erkennen

Kreditkartenbetrug ist echt ein Problem im Bankwesen, weil da traditionell viele Online-Transaktionen abgewickelt werden. Die Erkennung von Kreditkartenbetrug ist meistens ein Problem der überwachten Klassifizierung, wo wir Methoden wie k-nächste Nachbarn (KNN), logistische Regression, Support-Vektor-Maschinen (SVM) oder Entscheidungsbäume anwenden können. 

Man kann das Problem aber auch mit Clustering, Anomalieerkennung oder künstlichen neuronalen Netzen lösen.

Dieses Problem ist für das Bankwesen im Allgemeinen schwierig, weil sich die Betrugsmuster und die Taktiken der Betrüger ständig weiterentwickeln, sodass die Betrugserkennungssysteme sich schnell an diese Veränderungen anpassen müssen. 

Für einen Datenwissenschaftler oder Machine-Learning-Experten liegt die Herausforderung auch in der Art solcher Datensätze: Sie sind immer unausgewogen, weil Betrugsfälle (zum Glück) immer in der Minderheit sind und (leider) gut zwischen den echten Transaktionen versteckt sind.

Der Datensatz „Kreditkartenbetrug“ hat Infos zu Kreditkartentransaktionen im Westen der USA. Überleg dir, es für die Erkennung von Kreditkartenbetrug zu nutzen, indem du den Klassifizierungsansatz anwendest. 

Als zusätzliche Vorgabe sollte das Modell eher konservativ sein, was bedeutet, dass es aus Sicherheitsgründen kein Problem ist, Transaktionen als betrügerisch zu kennzeichnen, auch wenn sie es nicht sind. Du solltest vielleicht auch mal die geografische Verteilung der Betrugsraten in den verschiedenen Bundesstaaten anschauen.

Ein weiteres R-Projektbeispiel von DataCamp

6. Prognose der Nachfrage nach Bike-Sharing

Während es bei den letzten beiden Projekten darum ging, Dateneinträge in vordefinierte Kategorien einzuteilen, musst du hier kontinuierliche Ergebnisse anhand von Eingabemerkmalen vorhersagen. Mit anderen Worten: Du musst ein Regressionsproblem lösen, indem du Methoden wie lineare Regression, Ridge-Regression, Lasso-Regression, Entscheidungsbaum oder Support-Vektor-Maschinen (SVM) anwendest.

Der Datensatz „Bike Sharing Demand“ hat Infos über die Anzahl der öffentlichen Fahrräder, die stündlich im Bike-Sharing-System von Seoul gemietet werden, das Wetter, das Datum, die Uhrzeit, ob es ein Feiertag war oder nicht und mehr. Deine Aufgabe ist es, anhand dieser Infos die Anzahl der Fahrräder vorherzusagen, die vermietet werden. 

Du kannst dieses Projekt auch nutzen, um die durchschnittliche Anzahl der gemieteten Fahrräder nach Tageszeit (morgens, nachmittags und abends) in den vier verschiedenen Jahreszeiten zu vergleichen, den Zusammenhang zwischen Temperatur und Anzahl der gemieteten Fahrräder zu untersuchen usw. Wenn es passt, füge ein paar anschauliche Visualisierungen hinzu, um deine Ergebnisse zu untermauern.

7. E-Commerce-Daten gruppieren

Es ist immer eine gute Idee, mindestens ein Projekt in deinem Portfolio zu haben, das zeigt, dass du unüberwachte Lernansätze anwenden kannst.

Schau dir dazu mal den Datensatz „E-Commerce-Daten“ an, der Einkäufe von Kunden aus verschiedenen Ländern bei einem britischen Online-Händler über einen bestimmten Zeitraum enthält. 

Ein mögliches Szenario wäre, dass der Einzelhändler die verfügbaren Artikel inventarisieren will. Als angehender Datenwissenschaftler in dieser Firma musst du die Produkte nach ihren Gemeinsamkeiten (Preis, Verkaufszahlen usw.) in ein paar Kategorien einteilen. Das ist ein Clustering-Problem beim unüberwachten Lernen, wobei k-means der bekannteste Algorithmus ist.

Du kannst auch zusätzliche Fragen analysieren, z. B. welche fünf Länder für den größten Gewinn verantwortlich sind oder ob Bestellungen aus Ländern außerhalb Großbritanniens deutlich größer sind als Bestellungen aus Großbritannien.

8. SMS-Spam erkennen

Überleg dir doch mal, deine Kenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) in R in einem deiner Projekte einzusetzen.

Der Datensatz „SMS Spam Collection“ hat über 5.500 englische Nachrichten, die als Spam oder Nicht-Spam („Ham“) gekennzeichnet sind. 

Mach dir einen Filter, der Spam und normale Nachrichten richtig auseinanderhalten kann, basierend auf diesen Infos. Dazu musst du ein NLP-Paket von R (z. B. koRpus) verwenden, um nach sprachlichen und kontextuellen Mustern im Text der Nachrichten zu suchen und herauszufinden, was eine Nachricht zu Spam oder Ham macht, um diese Beobachtungen dann auf die neuen Daten zu übertragen.

Du kannst auch mal schauen, welche Wörter am häufigsten in Spam-Mails vorkommen, indem du eine Wortwolke erstellst.

Fazit

Zum Schluss haben wir darüber geredet, warum es wichtig ist, ein Portfolio mit Projekten aufzubauen, um eine Karriere in der Datenwissenschaft zu starten, warum und wie man R für Datenanalyse und Datenwissenschaft nutzt, wo man relevante Daten und Beispiele für R-Projekte findet und welche Themen man in diesen Projekten entwickeln kann, egal ob man Anfänger oder Fortgeschrittener in der Datenwissenschaft ist.

Klar, die vorgeschlagenen Ideen für deine Projekte sind nur die Spitze des Eisbergs. Mit R kannst du noch viel mehr machen: Empfehlungssysteme erstellen, Kundensegmentierungen durchführen, Börsenkurse prognostizieren, Kundenstimmungsanalysen durchführen, die optimale Positionierung von Taxis ermitteln und vieles mehr.

Egal, ob du Data Scientist mit R, Datenanalyst mit R, Machine Learning Scientist mit R oder Statistiker mit R werden willst – es ist echt wichtig, deine Fähigkeiten in praktischen Projekten zu zeigen. Die umfangreiche Bibliothek und Community-Unterstützung von R machen es zu einer super Wahl für Datenanalyse, maschinelles Lernen und fortgeschrittene statistische Berechnungen.

Wenn du mit einfachen Projekten anfängst und dich dann nach und nach an komplexere Herausforderungen wagst, kannst du ein Portfolio aufbauen, das nicht nur deine technischen Fähigkeiten zeigt, sondern auch, dass du aus Daten wichtige Erkenntnisse gewinnen kannst. Diese praktische Erfahrung wird nicht nur potenzielle Arbeitgeber beeindrucken, sondern dich auch auf die vielfältigen und dynamischen Herausforderungen vorbereiten, denen du in deiner Karriere im Bereich Data Science begegnen wirst.

Wenn du mehr Inspiration brauchst, schau mal bei DataLabvorbei, einer Online-IDE mit vorinstallierten Datensätzen und vordefinierten Vorlagen zum Schreiben von Code und Analysieren von Daten, die dir dabei hilft, den Schritt vom Lernen zum praktischen Anwenden der Datenwissenschaft zu machen.