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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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Kurs

Einführung in R

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
48.6K
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
18.1K
Verbessere deine R-Programmierkenntnisse! Lerne, wie du mit gängigen Datenstrukturen arbeitest, Code optimierst und deine eigenen Funktionen schreibst.

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153 Projekte

Kurs

Einführung in R

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
48.6K
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
11.9K
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
11.3K
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
6.2K
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
5.5K
Vertiefe deine Tidyverse-Kenntnisse und lerne, wie du Daten mit dplyr transformierst und bearbeitest.

Kurs

Introduction to Regression in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
4.3K
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.

Kurs

Introduction to Importing Data in R

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
3 Stunden
2.9K
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

Kurs

Exploratory Data Analysis in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
2.7K
Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.

Kurs

Joining Data with dplyr

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
2.2K
Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.

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

Daten in R bereinigen

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.9K
In diesem Kurs lernst du, Daten effizient und akkurat zu bereinigen, um Rohdaten in gewinnbringende Erkenntnisse zu verwandeln.

Kurs

Reshaping Data with tidyr

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.6K
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.

Kurs

Reporting with R Markdown

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.5K
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.

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

Intermediate Regression in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.5K
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

Kurs

Introduction to R for Finance

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.4K
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.

Kurs

Sampling in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.3K
Master sampling to get more accurate statistics with less data.

Kurs

Linear Algebra for Data Science in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.2K
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.

Kurs

Supervised Learning in R: Regression

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.1K
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Kurs

Foundations of Probability in R

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
936
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.

Kurs

Foundations of Inference in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
802
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.

Kurs

Introduction to Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
756
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!

Kurs

Visualization Best Practices in R

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
663
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Kurs

Communicating with Data in the Tidyverse

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
663
Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.

Kurs

Intermediate R for Finance

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
5 Stunden
655
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.

Verwandte Ressourcen auf 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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