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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+
2.450 Wiederholungen
4 Std.
Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse in R, einschließlich Vektoren, Listen und Datenrahmen, und übe R mit echten Datensätzen.

Lernpfad

Grundlagen der R-Programmierung

4.4+
14 Wiederholungen
22 Std.
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

Zeitreihenanalyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
90 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs macht dich mit zentralen Techniken vertraut, um aus Zeitreihendaten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Kurs

Unüberwachtes Lernen in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
105 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs bietet eine Einführung in Clustering und Dimensionsreduktion in R aus Machine-Learning-Perspektive.

Kurs

RNA-Seq mit Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
143 Wiederholungen
4 Std.
Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.

Kurs

Grundlagen der Bayes'schen Datenanalyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
219 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, was Bayessche Datenanalyse ist, wie sie funktioniert und warum sie ein nützliches Werkzeug für dein Data Science-Toolkit ist.

Kurs

Überwachtes Lernen in R: Regression

MittelSchwierigkeitsgrad
4.6+
105 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du, zukünftige Ereignisse mit linearer Regression, generalisierten additiven Modellen, Random Forests und xgboost vorherzusagen.

Kurs

Faktorenanalyse in R

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
159 Wiederholungen
4 Std.
Hier untersuchst du latente Variablen wie Persönlichkeit mithilfe von explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalyse.

Kurs

Zeitreihen in R bearbeiten

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
291 Wiederholungen
4 Std.
Zeitreihendaten in R meistern: Importieren, Zusammenfassen und Filtern mit zoo, lubridate und xts.

Kurs

Prognosen mit R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.9+
52 Wiederholungen
5 Std.
Lerne, wie du mit Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und exponentiellen Glättungsmethoden, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.

Kurs

Clusteranalyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
71 Wiederholungen
4 Std.
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

Modellieren mit Daten im Tidyverse

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
235 Wiederholungen
4 Std.
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

Kurs

Umfragen mit R analysieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
220 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie man Umfragen mit gängigen Designstrukturen gestaltet und dann die Ergebnisse visualisiert und analysiert.

Kurs

Umgang mit fehlenden Daten in R

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

Kurs

String Manipulation with stringr in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
54 Wiederholungen
4 Std.
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

Kurs

Survival-Analyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
198 Wiederholungen
4 Std.
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
196 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

Kurs

Fallstudie: Explorative Datenanalyse in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.9+
49 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs untersuchst du historische Abstimmungen der UN-Generalversammlung mithilfe von Datenbearbeitung und -visualisierung.

Kurs

Maschinelles Lernen mit caret in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
43 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen, zum Beispiel wie man Vorhersagemodelle erstellt und bewertet.

Kurs

Web Scraping in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
99 Wiederholungen
4 Std.
Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.

Kurs

ARIMA-Modelle in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
315 Wiederholungen
4 Std.
Werde zum Profi im Anpassen von ARIMA-Modellen (autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte) an Zeitreihendaten mit R.

Kurs

R für Finanzen – Aufbaukurs

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

Kurs

Kategorische Daten im Tidyverse

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
174 Wiederholungen
4 Std.
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.

Kurs

Dashboards mit shinydashboard erstellen

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
79 Wiederholungen
4 Std.
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

Kurs

Machine Learning im Tidyverse

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
115 Wiederholungen
5 Std.
Nutze die Pakete tidyr und purrr aus dem tidyverse, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu erkunden und zu bewerten.

Kurs

Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
104 Wiederholungen
4 Std.
Fehlende Daten diagnostizieren, visualisieren und mit verschiedenen Imputationstechniken behandeln – mit Tipps, um deine Ergebnisse zu verbessern.

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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