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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

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
31.9K
Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse in R, einschließlich Vektoren, Listen und Datenrahmen, und übe R mit echten Datensätzen.

Lernpfad

Grundlagen der R-Programmierung

22 Stunden
12.1K
Verbessere deine R-Programmierkenntnisse! Lerne, wie du mit gängigen Datenstrukturen arbeitest, Code optimierst und deine eigenen Funktionen schreibst.

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Blättern R Kurse und Lernpfade

Kurs

Einführung in R

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
31.9K
Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse in R, einschließlich Vektoren, Listen und Datenrahmen, und übe R mit echten Datensätzen.

Kurs

R für Fortgeschrittene

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
6 Stunden
7.8K
Setze deine Reise zum R-Ninja fort, indem du etwas über bedingte Anweisungen, Schleifen und Vektorfunktionen lernst.

Kurs

Einführung in das Tidyverse

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
7.3K
Mit tidyverse, einer leistungsstarken und beliebten Sammlung von Data Science Tools in R, kannst du deine eigenen Daten erforschen und visualisieren.

Kurs

Einführung in die Statistik in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
5.1K
In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

Kurs

Datenbearbeitung mit dplyr

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
4.2K
Vertiefe deine Tidyverse-Kenntnisse und lerne, wie du Daten mit dplyr transformierst und bearbeitest.

Kurs

Einführung in Regression mit R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
4K
Sag die Immobilienpreise und die Klickrate von Anzeigen voraus, indem du Regressionsanalysen in R machst, analysierst und interpretierst.

Kurs

Explorative Datenanalyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
2.4K
Lerne, wie du mit grafischen und numerischen Techniken die Struktur deiner Daten aufdecken kannst.

Kurs

Hypothesentests in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
2K
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.

Kurs

Introduction to Importing Data in R

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
3 Stunden
1.9K
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

Kurs

Daten mit dplyr verknüpfen

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.8K
Lerne, wie du mit dplyr Daten aus mehreren Tabellen zusammenführen kannst, um komplexere Fragen zu beantworten.

Kurs

Daten in R bereinigen

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.6K
In diesem Kurs lernst du, Daten effizient und akkurat zu bereinigen, um Rohdaten in gewinnbringende Erkenntnisse zu verwandeln.

Kurs

Fortgeschrittene Regression in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.5K
Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.

Kurs

Writing Efficient R Code

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.5K
Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.

Kurs

Supervised Learning in R: Regression

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.2K
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Kurs

Stichprobenerhebung in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.2K
Mach dich mit der Stichprobenauswahl vertraut, um mit weniger Daten genauere Statistiken zu kriegen.

Kurs

Daten umformen mit tidyr

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
977
Mach fast jeden Datensatz in ein ordentliches Format um, damit du ihn leichter analysieren kannst.

Kurs

Berichten mit R Markdown

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
936
R Markdown ist eine einfach zu bedienende Formatierungssprache zum Erstellen dynamischer Berichte aus R-Code.

Kurs

Lineare Algebra für Data Science in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
803
Dieser Kurs ist eine Einführung in die lineare Algebra, eines der wichtigsten mathematischen Themen, die der Datenwissenschaft zugrunde liegen.

Kurs

Einführung in R für Finance

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
753
Lerne wichtige Datenstrukturen wie Listen und Datenrahmen kennen und wende dieses Wissen direkt auf Finanzbeispiele an.

Kurs

Unsupervised Learning in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
736
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

Kurs

Grundlagen der Inferenz in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
691
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.

Kurs

Einführung in Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
651
Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!

Kurs

Kommunizieren mit Daten im Tidyverse

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
580
Nutze die Tools von tidyverse, um Grafiken in Publikationsqualität und individuell gestaltete Berichte zu erstellen, die deine Ergebnisse gut rüberbringen.

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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.

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Projekte ermöglichen es dir, dein Wissen auf eine breite Palette von Datensätzen anzuwenden
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    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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