R-Programmierung jenseits der Statistik: Werkzeuge für flexibles Data Handling

Veranstaltungssprache: Deutsch.

Programmieren hat sich in den letzten Jahren zu einer Schlüsselkompetenz für Wissenschaftler:innen entwickelt. Die Programmiersprache R wurde explizit für die Verarbeitung und Analyse von Daten optimiert und ist in den letzten Jahren zu einer der dominierenden Sprachen im Bereich der Datenanalyse aufgestiegen. Dank einer lebendigen Open-Source-Community und zahlreichen Datenanalyse-Paketen ist R ein zukunftsweisendes Tool, das sowohl in der Forschung als auch in der Wirtschaft vielseitig eingesetzt wird. Besonders für komplexe (Datenanalyse-)Projekte ist es ein entscheidender Vorteil, auch grundlegende Programmierkonzepte in R zu beherrschen, um individuelle Lösungen generieren zu können – insbesondere dann, wenn Standardlösungen (“out of the box“) an ihre Grenzen stoßen.

Dieser Workshop vermittelt praxisorientiert die zentralen Fähigkeiten, um datenintensive Projekte effizient und erfolgreich mit R zu gestalten. Sie lernen fortgeschrittene Methoden zur Datenverarbeitung, grundlegende Programmierkonzepte sowie verschiedene Optionen für das Management von komplexen Projekten kennen und anwenden.

Der Workshop umfasst drei halbe Tage, die im wöchentlichen Abstand stattfinden, sodass zwischen den Einheiten Zeit für die Bearbeitung von Übungsaufgaben bleibt. Jede Einheit kombiniert die Einführung neuer Konzepte mit Übungsaufgaben, die Sie selbstständig oder in Zusammenarbeit mit anderen Teilnehmenden umsetzen können.

Für diesen Workshop sind Vorkenntnisse in R hilfreich aber (abgesehen vom Einlesen von Daten) nicht erforderlich. Dieser Kurs behandelt nicht die Einführung zu statistischen Analysen und deren Umsetzung in R, sondern soll grundlegende Programmierkenntnisse, die komplexe Datenanalysen häufig erfordern, systematisch vermitteln.

Nach dem Workshop können Sie fortgeschrittene Datenverarbeitungsmethoden in R anwenden, kennen grundlegende Programmierkonzepte und können (Datenanalyse-)Projekte effizient managen und dokumentieren. Zudem sind Sie in der Lage, datengetriebene Projekte selbstständig umzusetzen und sich in kollaborativen Open-Source-Umgebungen sicher zu bewegen.

Inhalte

• Datenformate und Datenvorverarbeitung
• grundlegende Programmierkonzepte (if Abfragen, Schleifen, apply Familie, Funktionen schreiben)
• Management von Coding Projekten (Versionierung, open source code: lesen und  dokumentieren)

Methoden

• Übungsaufgaben zum Vertiefen erlernter Konzepte

Voraussetzungen

• Technische Voraussetzungen: Laptop mit aktueller (!) Installation von R und RStudio
• Vorkenntnisse: Daten in RStudio einlesen können