Was kannst du mit R machen?

Mit ihrem Fokus auf alles rund um Data Science – von Machine Learning über Datenanalyse bis Visualisierung – hat R unsere Sicht auf Daten grundlegend verändert. R wird von Menschen aus ganz unterschiedlichen Bereichen genutzt, darunter Data Scientists, Forschende an Hochschulen und sogar Finanzanalysten, und ist seit Langem im TIOBE-Index vertreten. 

R hat unzählige Einsatzmöglichkeiten. In diesem Artikel zeigen wir dir, was du mit R anstellen kannst, sobald du die Sprache gemeistert hast.

Was kannst du mit R in der Data Science erreichen?

1. Starke, maßgeschneiderte Datenvisualisierungen und Dashboards bauen

Datenvisualisierung ist entscheidend, um Daten zu verstehen. Rs Paket ggplot2 – oft als das beste Visualisierungstool überhaupt bezeichnet – macht es leicht, nahezu jedes Diagramm zu zeichnen, das du dir vorstellen kannst. Wenn du ggplot2 beherrschst, nutzt du die Power von R richtig aus.

Für noch eindrucksvollere Visualisierungen kombinierst du die elegante Syntax von ggplot2 mit der Interaktivität von plotly oder erstellst mit shiny interaktive Dashboards.

So startest du 

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• Kurs: Introduction to Data Visualization with ggplot2
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• Kurs: Interactive Data Visualization with plotly in R
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• Kurs: Building Web Applications with Shiny in R
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• Skill Track: Data Visualization with R
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2. Datensätze explorieren, transformieren und berechnen

Explorative Datenanalyse – also das Kennenlernen deines Datensatzes – ist der erste Schritt, sobald neue Daten ins Haus kommen. Rs \"tidyverse\"-Sammlung mit Paketen wie dplyr und tidyr erlaubt es dir, Daten mit einer leicht verständlichen Syntax zu transformieren und zu berechnen, sodass du schnell zur richtigen Antwort kommst. 

So startest du 

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• Kurs: Introduction to the Tidyverse
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• Kurs: Data Manipulation with dplyr
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• Kurs: Reshaping Data with tidyr
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• Skill Track: Data Manipulation with R
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3. Datenexperimente mit Statistik durchführen

Statistik stellt sicher, dass deine Analysen wissenschaftlich belastbar sind. R bietet wahrscheinlich die umfangreichste Sammlung statistischer Werkzeuge aller Programmiersprachen. Von einfachen beschreibenden Kennzahlen wie Mittelwert und Standardabweichung über statistische Modelle wie lineare Regression und logistische Regression bis hin zu Experimentiermethoden wie A/B-Tests – R legt dir die Macht der Statistik in die Hand. 

So startest du 

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• Kurs: Introduction to Statistics in R
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• Kurs: Introduction to Regression in R
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• Kurs: Introduction to A/B Testing in R
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• Skill Track: Statistics Fundamentals with R
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4. Mit Machine Learning alles vorhersagen

Machine Learning ist die Kunst, aus Daten Vorhersagen abzuleiten. Wie in der Statistik bietet R eine enorme Bandbreite an Tools, mit denen du praktisch jedes gewünschte ML-Modell trainieren kannst. Wenn du Machine Learning beherrschst, baust du prädiktive Modelle wie Churn-Modelle für Kundschaft, Filmempfehlungssysteme und vieles mehr.

So startest du 

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• Kurs: Supervised Learning in R: Classification
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• Kurs: Supervised Learning in R: Regression
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• Kurs: Unsupervised Learning in R
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• Kurs: Modeling with tidymodels in R 
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• Career Track: Machine Learning Scientist with R
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5. Berichte mit R Markdown automatisieren

Damit andere deine Ergebnisse optimal nachvollziehen können, bereitest du sie in einem Bericht auf. R Markdown bietet eine umfassende, leicht zu nutzende Syntax, mit der du Berichte in verschiedensten Formaten erzeugst – von Textdokumenten über Präsentationen bis hin zu ganzen Büchern.

So startest du 

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• Kurs: Reporting with R Markdown
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• Kurs: Communicating with Data in the Tidyverse
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