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R-Kurse

R ist eine äußerst vielseitige und leistungsstarke Programmiersprache, die für ihre Fähigkeiten in der statistischen Analyse, der Datenvisualisierung und ihre umfassende Sammlung von Paketen bekannt ist.

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Werde ein R-Programmierer und entwickle deine R-Kenntnisse mit interaktiven Kursen, Tracks und Projekten, die von Experten aus der Praxis kuratiert werden.

Kurs

Einführung in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
31.6K
4 Stunden
Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse in R, einschließlich Vektoren, Listen und Datenrahmen, und übe R mit echten Datensätzen.

Lernpfad

Grundlagen der R-Programmierung

11.7K
22 Stunden
Verbessere deine R-Programmierkenntnisse! Lerne, wie du mit gängigen Datenstrukturen arbeitest, Code optimierst und deine eigenen Funktionen schreibst.

Nicht sicher, wo Du anfangen sollst?

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Erkunde R Kurse und Lernpfade

Kurs

Unsupervised Learning in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
550
4 Stunden
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

Kurs

Einführung in Bioconductor in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
545
4 Stunden
Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!

Kurs

Maschinelles Lernen mit caret in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
541
4 Stunden
In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen, zum Beispiel wie man Vorhersagemodelle erstellt und bewertet.

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
508
4 Stunden
In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

Kurs

Grundlagen der Inferenz in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
505
4 Stunden
Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.

Kurs

Supervised Learning in R: Regression

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.6+
479
4 Stunden
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Kurs

Umgang mit fehlenden Daten in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
478
4 Stunden
Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.

Kurs

Web Scraping in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
477
4 Stunden
Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.

Kurs

RNA-Seq mit Bioconductor in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
473
4 Stunden
Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.

Kurs

Datenmanipulation mit data.table in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
470
4 Stunden
Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.

Kurs

Best Practices für Visualisierung in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
453
4 Stunden
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Kurs

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
439
3 Stunden
Hier schauen wir uns an, wie wir beliebige Dateiformate parsen, ob Flatfiles, Statistiksoftware, Datenbanken oder Daten aus dem Internet.

Kurs

Zeitreihen in R visualisieren

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
437
4 Stunden
Lerne, wie du Zeitreihen in R visualisieren kannst, und probier es dann mit einer Fallstudie zur Aktienauswahl aus.

Kurs

Kommunizieren mit Daten im Tidyverse

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
429
4 Stunden
Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.

Kurs

Versuchsplanung in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
429
4 Stunden
Dieser Kurs fokussiert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung – ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse.

Kurs

Cluster Analysis in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
410
4 Stunden
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

Kurs

R für Finanzen – Aufbaukurs

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
369
5 Stunden
Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.

Kurs

HR-Analytics: Mitarbeiterdaten in R erkunden

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
343
5 Stunden
Lerne anhand einer Reihe von Fallstudien aus dem Bereich HR-Analytik, wie du Daten bearbeiten, visualisieren und statistische Tests durchführen kannst.

Kurs

Faktorenanalyse in R

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
308
4 Stunden
Hier untersuchst du latente Variablen wie Persönlichkeit mithilfe von explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalyse.

Kurs

Kategorische Daten im Tidyverse

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
303
4 Stunden
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

Ähnliche Ressourcen für R

Blog

Python vs. R für Data Science: Was solltest du lernen?

Dieser Leitfaden hilft dir, eine der am häufigsten gestellten Fragen von Neulingen in der Datenwissenschaft zu beantworten und zwischen R und Python zu wählen.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

10 Min.

Bist du bereit, deine Fähigkeiten einzusetzen?

Projekte ermöglichen es dir, dein Wissen auf eine breite Palette von Datensätzen anzuwenden
um reale Probleme in deinem Browser zu lösen

    Häufig gestellte Fragen

    Was ist R?

    R ist ein System für statistische Berechnungen und Grafiken, das aus der Sprache R und einer Laufzeitumgebung besteht. Ursprünglich für statistische Zwecke entwickelt, eignet es sich hervorragend für die Datenanalyse, das Mining, die Modellierung und die Erstellung von Visualisierungen. In erster Linie wird es für Statistik und Datenwissenschaft verwendet, aber auch für KI, maschinelles Lernen, Finanzanalysen und vieles mehr. Da R als Open-Source-Programm mit einer Vielzahl von Funktionen und Paketen ausgestattet ist, ist es in vielen Bereichen beliebt, z. B. in der Wissenschaft, im Finanzwesen und in den sozialen Medien.

    Brauche ich Vorkenntnisse im Programmieren, um R zu lernen?

    Um mit dem Erlernen von R zu beginnen, sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Unsere Kurse sind so konzipiert, dass sie auch Anfängern zugänglich sind und Schritt-für-Schritt-Anleitungen enthalten, die das Erlernen von R einfach machen - auch für diejenigen, die keine Programmierkenntnisse haben.

    Wie kann das Erlernen von R meiner Karriere nützen?

    Das Erlernen von R kann deine Karriere deutlich voranbringen, besonders wenn du dich für Bereiche wie Datenanalyse, Statistik oder Forschung interessierst. Da R eine Sprache ist, die speziell für statistische Analysen und Datenvisualisierung entwickelt wurde, sind R-Kenntnisse in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, der Wissenschaft und dem Marketing sehr gefragt und eröffnen eine breite Palette an Beschäftigungsmöglichkeiten und beruflichen Aufstiegschancen.

    Wie fange ich mit R an?

    Wenn du deine Reise mit R beginnst, musst du zunächst die grundlegenden Konzepte verstehen - zum Beispiel Vektoren, Faktoren, Listen und Datenrahmen. Unser Kurs Einführung in die R-Programmierung deckt diese Grundlagen ab und bietet eine solide Basis für die weitere Erkundung der Programmiersprache R.

    Was ist der Unterschied zwischen R und Python?

    Python ist eine Allzweckprogrammiersprache, die für eine Vielzahl von Aufgaben entwickelt wurde, von Data Science bis hin zur Webentwicklung, was sie sehr vielseitig und beliebt für verschiedene Anwendungen macht. R hingegen wurde für statistische Analysen entwickelt und eignet sich hervorragend für die Datenvisualisierung und explorative Datenanalyse.

    Lohnt es sich, R im Jahr 2024 zu lernen?

    Es lohnt sich auf jeden Fall, R im Jahr 2024 zu lernen, vor allem für diejenigen, die sich auf spezielle Bereiche wie statistische Analysen, Datenvisualisierung und akademische Forschung konzentrieren. Trotz des rasanten Wachstums von Python ist R in der Datenwissenschaft und Analytik nach wie vor stark vertreten und wird für seine fortschrittlichen statistischen Fähigkeiten und seine engagierte Community geschätzt.

    Bietet Datacamp eine R-Zertifizierung an?

    DataCamp bietet zwei R-Zertifizierungen an: Datenanalyst und Datenwissenschaftler. Beide sind in R oder Python verfügbar. Wenn du dich für eine der beiden Möglichkeiten interessierst, schau dir hier unsere Zertifizierungen an.

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