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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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Kurs

Einführung in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
2.380 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

Dimensionsreduktion in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
96 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs zeigt dir Techniken zur Dimensionsreduktion in R und macht dich mit der Merkmalsauswahl und -extraktion vertraut.

Kurs

Support Vector Machines in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
85 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du die Support-Vektor-Maschine (SVM) auf eine einfache und anschauliche Art kennen.

Kurs

R For SAS Users

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
27 Wiederholungen
4 Std.
Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.

Kurs

Feature Engineering in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
143 Wiederholungen
4 Std.
Du lernst die Grundkonzepte des Feature Engineering und wie du sie mit dem R-Framework tidymodels praktisch anwendest.

Kurs

Statistik-Interviewfragen in R üben

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
21 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs tauchen wir in das Thema Statistik ein: von Verteilungen über Hypothesentests bis hin zu Regressionsmodellen und vielem mehr.

Kurs

ChIP-seq with Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
48 Wiederholungen
4 Std.
Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
71 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du, wie du Datensätze mit data.table kombinieren und zusammenführen kannst.

Kurs

Einführung in Natural Language Processing mit R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
40 Wiederholungen
4 Std.
Hol dir einen Überblick über alle Fähigkeiten und Tools, die du brauchst, um bei der Verarbeitung natürlicher Sprache in R richtig gut zu werden.

Kurs

Building Dashboards with flexdashboard

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
49 Wiederholungen
4 Std.
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.

Kurs

Analyzing Social Media Data in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
87 Wiederholungen
4 Std.
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.

Kurs

Finanzhandel in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
74 Wiederholungen
5 Std.
Dieser Kurs geht auf die Grundlagen des Finanzhandels ein und zeigt, wie man mit Quantstrat signalbasierte Handelsstrategien entwickelt.

Kurs

Business Process Analytics in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
42 Wiederholungen
4 Std.
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Kurs

Programmieren mit dplyr

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
47 Wiederholungen
4 Std.
Hier lernst du, wie du fortgeschrittene dplyr-Transformationen vornimmst und dplyr- und ggplot2-Code in Funktionen einbaust.

Kurs

Life Insurance Products Valuation in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
47 Wiederholungen
4 Std.
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.

Kurs

Aktienbewertung in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
64 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs vermittelt dir wichtige Grundlagen der Aktienbewertung.

Kurs

Defensives R-Programming

MittelSchwierigkeitsgrad
4.9+
71 Wiederholungen
4 Std.
Der Kurs vermittelt dir, wie du in R defensiv programmierst und so deinen Code robuster machst.

Kurs

US-Census-Daten in R analysieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
37 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie du mit den Tidyverse-Tools schnell demografische Daten vom United States Census Bureau visualisieren und erkunden kannst.

Kurs

Prognose der Produktnachfrage in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.6+
29 Wiederholungen
4 Std.
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

Kurs

R-Code mit Rcpp optimieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.9+
12 Wiederholungen
4 Std.
Nutze C++, um die Leistung deines R-Codes richtig zu steigern.

Kurs

Introduction to Anomaly Detection in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
26 Wiederholungen
4 Std.
Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

Kurs

Paralleles Programmieren in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
72 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs tauchst du ein ins Parallel Computing in R und verbesserst unter anderem deine Datenanalysefähigkeiten.

Kurs

Mischungsmodelle in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
23 Wiederholungen
4 Std.
Lerne Mischungsmodelle kennen: ein praktischer und formaler statistischer Rahmen für probabilistisches Clustering und Klassifizierung.

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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