Lernen Sie R und werden Sie Data Scientist

Die Beliebtheit der Programmiersprache R nimmt stetig zu, besonders in den Bereichen der Datenwissenschaft und Analyse.

Aufgrund ihrer überlegenen Fähigkeiten zur Datenvisualisierung spielt R-Programmierung eine zentrale Rolle in der Statistik.

Das Erlernen dieser Sprache kann jedoch entmutigend sein, wenn kein klarer Lernpfad vorhanden ist. Vielleicht hatten Sie in der Vergangenheit Schwierigkeiten beim Erlernen von R oder anderen Programmiersprachen.

Seien Sie versichert, Sie sind nicht allein!

Geben Sie weder sich selbst noch der Sprache die Schuld. Das Problem könnte in Ihrer Herangehensweise liegen. Die Art und Weise, wie man lernt, hat einen erheblichen Einfluss auf den Erfolg.

Wenn Sie eine klare Strategie haben, wie und warum Sie eine bestimmte Sprache lernen sollten, erhöht dies die Wahrscheinlichkeit, dass Sie sie meistern. Stimmen Ihr Ziel und Ihre Strategie nicht überein, kann es leicht passieren, dass Sie sich langweilen und das Lernen aufgeben.

Dies ist vergleichbar mit dem Erlernen einer neuen Sprache.

Wenn Sie also bereit sind, R zu lernen, sollten Sie sich zuerst über Ihre Motivation im Klaren sein – sei es die Erweiterung Ihres Wissens oder die Suche nach einer Karriere in der Datenwissenschaft. Entwickeln Sie anschließend eine Strategie, die mit Ihrem Ziel übereinstimmt.

…und beginnen Sie mit dem Lernen.

In diesem Artikel werden wir einige ausgezeichnete Ressourcen für das Erlernen der Programmiersprache R vorstellen, die Ihnen den richtigen Ansatz zur Vereinfachung des Lernprozesses bieten.

Doch zuerst das Wichtigste:

Was ist die Programmiersprache R?

R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die sich besonders für statistische Berechnungen und die Erstellung von Grafiken eignet.

Sie wurde 1993 von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt und ähnelt der Programmiersprache S. Man kann R als eine Implementierung von S betrachten, die lexikalische Scoping-Semantik verwendet. Die Software ist hauptsächlich in den Sprachen C, R und Fortran geschrieben.

R bietet eine umfassende Palette an statistischen und grafischen Methoden und ist zudem hochgradig erweiterbar. Sie umfasst klassische statistische Tests, lineare und nichtlineare Modellierung, Zeitreihenanalyse sowie Cluster- und Klassifizierungsverfahren.

Eine der größten Stärken von R liegt in der einfachen Erstellung qualitativ hochwertiger Diagramme, die sich für Veröffentlichungen eignen, einschließlich mathematischer Formeln und Symbole.

Die Fähigkeiten von R

R ist eine integrierte Suite von Softwaretools, die für Berechnungen, grafische Darstellungen und die Bearbeitung von Daten verwendet werden können.

Sie enthält:

• Leistungsstarke Funktionen zur Speicher- und Datenverarbeitung.
• Eine umfangreiche und kohärente Sammlung von Datenanalyse-Tools.
• Eine Vielzahl von Operatoren, die für Array-Berechnungen in bestimmten Matrizen nützlich sind.
• Eine einfache, effektive und gut entwickelte Programmiersprache mit Schleifen, Bedingungen und benutzerdefinierten Variablen.
• Grafische Tools zur Analyse und Darstellung von Daten auf Papier oder Bildschirm.
• R kann durch Pakete erweitert werden. Etwa 8 Pakete sind in der R-Distribution enthalten, weitere können von der CRAN-Site hinzugefügt werden.
• Plattformübergreifende Interoperabilität.
• Anstelle eines Compilers verwendet R einen Interpreter, was die Codeentwicklung vereinfacht.
• Gute Anbindung an verschiedene Datenbanken, um Daten aus MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite etc. zu importieren.
• Leistungsstarke Tools zur Erstellung von Berichten in verschiedenen Formaten wie HTML, XML, CSV, PDF und interaktiven Websites mit Hilfe von R-Paketen.
• R-Pakete enthalten Code, Funktionen und Features, die auf statistische Modellierung, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Visualisierung sowie Datenimport und -manipulation zugeschnitten sind.

Wie unterstützt R bei der Datenanalyse?

Die Datenanalyse mit R erfolgt in mehreren Schritten:

• Programmieren oder Importieren: Sie können mit R programmieren oder Daten aus Datenbanken und Dateien in die R-Softwareumgebung importieren.
• Transformieren: Die Daten werden organisiert, indem eine Spalte in eine Variable und eine Zeile in eine Beobachtung umgewandelt wird. Analysieren Sie Ihre Interessen, erstellen Sie neue Variablen basierend auf vorhandenen und entdecken Sie Beobachtungsstatistiken.
• Visualisierung: Die Daten werden grafisch dargestellt, um Trends, Muster und Ausreißer leicht zu erkennen.
• Modelle: Ergänzende Visualisierungswerkzeuge wie Computer- oder mathematische Modelle helfen bei der Beantwortung von Beobachtungsfragen.
• Kommunikation: Die Ergebnisse werden anderen mitgeteilt, von der Visualisierung bis zur Modellierung, mit Hilfe von qualitativ hochwertigen Diagrammen, die einfach erstellt und geteilt werden können.

Wer verwendet R und warum?

R wird nicht nur von Wissenschaftlern genutzt, sondern auch von großen Unternehmen wie Google, Facebook, Airbnb und Uber. Es findet Anwendung in den Bereichen Gesundheitswesen, Beratung, Behörden, Versicherungen, Energie, Finanzen und Medien für statistische Analysen, Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenanalyse.

Die Nachfrage nach R ist in vielen Branchen hoch, da die Datenanalyse moderne Unternehmen maßgeblich prägt. Obwohl es viele Tools gibt, sticht R hervor, weil:

• Excel und PowerBI fehlt die Modellierungsfähigkeit.
• Python eignet sich hervorragend für KI und ML, bietet aber keine so gute Kommunikationsfunktionen.
• SAS ist gut für statistische Analysen, aber nicht kostenlos.
• Tableau ist hervorragend für grafische Darstellungen, jedoch weniger gut geeignet für Entscheidungsfindung und Statistik.

R schließt die Lücke, indem es eine gute Lernkurve bietet und gleichzeitig eine gute Balance zwischen Datenimplementierung und -analyse findet.

Daher ist es sinnvoll, R für die Datenmanipulation und -analyse zu lernen und sich sogar zum Data Scientist ausbilden zu lassen.

Data Scientists verwenden R, um Daten zu verstehen, zu manipulieren, den besten Ansatz zu finden und ihre Ergebnisse durch Berichte, Dashboards oder Web-Apps zu kommunizieren. Eine einzige Plattform deckt somit alle notwendigen Aufgaben ab.

Sie wissen nun, wie R funktioniert und warum es eine gute Wahl ist, aber wo kann man R lernen?

Ist es schwierig zu lernen?

Vor einigen Jahren hätte ich diese Frage mit „Ja“ beantwortet, aufgrund der komplexen Struktur. Doch durch neue Pakete wurden die Datenmanipulation einfacher und intuitiver, und auch die Erstellung von Diagrammen ist nun recht unkompliziert.

Mit Paketen wie TensorFlow und Keras können High-End-ML-Techniken entwickelt werden. Sie können Python-, C++- und Java-Code in R aufrufen und sich mit Hadoop oder Spark verbinden. Auch die Rechengeschwindigkeit von R hat sich deutlich verbessert.

Möchten Sie R lernen?

Ich gehe von einem JA aus!

Lassen Sie uns einige gute Ressourcen für das Erlernen von R betrachten.

Datenwissenschaftler mit R

Erwerben Sie die R-Fähigkeiten, die Ihnen beim Aufbau Ihrer Karriere als Data Scientist helfen können, auf Datacamp. Für den Einstieg in den Kurs sind keine Vorkenntnisse oder Erfahrungen erforderlich.

Sie lernen die vielseitige Sprache R und wie Sie damit Daten importieren, bearbeiten, visualisieren und bereinigen können. Dies sind grundlegende Fähigkeiten, die Sie benötigen. Durch interaktive Übungen sammeln Sie praktische Erfahrungen mit bekannten R-Paketen wie ggplot2 und Tidyverse-Paketen wie readr und dplyr.

Der Kurs führt Sie auch in reale Datensätze ein, die Ihnen helfen, maschinelles Lernen und statistische Techniken zu erlernen, die für das Schreiben von Funktionen und die Durchführung von Clusteranalysen erforderlich sind.

Sie müssen lediglich den Kurs beginnen, Ihre R-Fähigkeiten erweitern und Ihren Weg zum erfolgreichen Data Scientist fortsetzen. Es werden über 75 Stunden Lernmaterialien angeboten. Dies umfasst eine Einführung in die Sprache und die Grundlagen der Datenanalyse mit typischen Datenstrukturen wie Matrizen, Vektoren und Datenrahmen.

R Programmierung A-Z

Udemy bietet „R Programming A-Z“ mit praktischen Übungen an, die Ihnen helfen, ein Data Scientist zu werden. Der Kurs ist in 8 Abschnitte mit 82 Vorlesungen aufgeteilt und dauert etwa 11 Stunden.

Sie werden Schritt für Schritt in R eingeführt und lernen wichtige Konzepte, die nach jeder Vorlesung sofort anwendbar sind. Zudem werden Konzepte anhand von Live-Beispielen vermittelt. Das gesamte Training beinhaltet analytische Herausforderungen aus der Praxis, die Sie während der Vorlesungen und als Hausaufgaben lösen werden.

Dieser Kurs ist für alle Kenntnisstände geeignet. Sie lernen die Sprache R und werden mit spannenden Herausforderungen konfrontiert. Das Kursmaterial vermittelt die grundlegenden Prinzipien und die Erstellung von Variablen, Vektoren, Schleifen und Funktionen.

Sie lernen auch die Normalverteilung kennen und üben mit Finanz-, Statistik- und Sportdaten. Außerdem wird Ihnen gezeigt, wie Sie R Studio verwenden und anpassen können.

Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, R-Pakete zu installieren und die Konzepte großer Zahlen, Ganzzahlen, Double, Zeichen usw. zu verstehen. Der Kurs beinhaltet auch fortgeschrittene Visualisierung mit GGPlot2, Lösungen für Hausaufgaben und Bonus-Tutorials.

Statistik mit R

Coursera bietet den Kurs „Statistik mit R Spezialisierung“ an, der Ihnen hilft, R für Datenanalyse, Modellierung, Inferenz und Bayes-Techniken zu beherrschen. Dieser Kurs ist KOSTENLOS und wird von der Duke University angeboten.

Dieser Kurs vermittelt Fähigkeiten wie statistische Inferenz, lineare Regression, Statistik, RStudio, R-Programmierung, explorative Datenanalyse, statistische Hypothesentests, Bayes-Statistik, Bayes-lineare Regression, Bayes-Inferenz, Regressionsanalyse und Modellauswahl.

Die Spezialisierung zeigt Ihnen, wie Sie Daten in der Programmiersprache R visualisieren, analysieren und anschließend reproduzierbare Berichte erstellen. Sie lernen, statistische Inferenz darzustellen und Modellierungen und andere Techniken durchzuführen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Der Kurs hilft Ihnen auch dabei, Ergebnisse korrekt zu kommunizieren, Daten mit R-Paketen zu organisieren und zu visualisieren und Entscheidungen und Behauptungen kritisch zu hinterfragen. Sie können Ihr Portfolio mit verschiedenen Datenanalyseprojekten erweitern, um Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten zu beweisen und sich für gut bezahlte Stellen zu qualifizieren.

Dieser Anfängerkurs dauert etwa 7 Monate und bietet einen flexiblen Zeitplan, vollständig online angebotene Vorlesungen und ein teilbares Zertifikat nach Abschluss.

Erste Schritte mit R

Ein weiterer Coursera-Kurs auf dieser Liste ist: Erste Schritte mit R.

Dies ist ein ca. 2-stündiger Anfängerkurs, auf den Sie nur über Ihren Desktop zugreifen können, ohne dass ein Download erforderlich ist. Dieses geführte Projekt vermittelt Ihnen die Grundlagen der R-Programmierung für Ihre ersten Schritte in der Datenanalyse.

Hier lernen Sie, wie Sie R Studio oder die R-GUI und verschiedene in dieser Sprache verwendete Datenstrukturen und -typen verwenden. Abschließend wird Ihnen gezeigt, wie Sie R-Pakete installieren und Ihre Datensätze in den Arbeitsbereich von R Studio importieren.

Für die Teilnahme an diesem Projekt sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich, grundlegende Computerkenntnisse sind ausreichend. Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop, auf den Sie über Ihren Browser zugreifen können. Ihr Ausbilder führt Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt durch den Lernprozess.

Udacity

Lernen Sie die R-Programmierung und werden Sie Data Scientist auf Udacity. Dieser Kurs dauert ca. 3 Monate bei einem Aufwand von 10 Stunden pro Woche. Es sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.

Der Lehrplan umfasst Programmieren in R, Befehlszeile, SQL und Git, um datenbezogene Probleme lösen zu können. Sie lernen die Grundlagen von SQL wie JOINs, Unterabfragen und Aggregationen und setzen diese zur Lösung von Geschäftsproblemen ein.

Sie lernen Grundlagen wie Datenstrukturen, Schleifen, Funktionen und Variablen. Außerdem wird Ihnen gezeigt, wie Sie Daten mit GGPlot2 visualisieren.

Das Programm umfasst reale Projekte mit immersiven Inhalten von Experten, Mentorenbetreuung und Karrieredienste wie Lebenslauf- und Portfolioüberprüfungen. Sie können in Ihrem eigenen Tempo lernen und erhalten personalisiertes Feedback, praktische Tipps und zusätzliche Empfehlungen für weiterführende Ressourcen.

ML-Wissenschaftler mit R

Meistern Sie die Sprache R und werden Sie ein selbstbewusster Wissenschaftler im Bereich des maschinellen Lernens auf Datacamp. Es werden insgesamt 15 Kurse mit über 60 Stunden Lernaufwand angeboten, in denen Sie Ihre R-Kenntnisse mit einer Toolbox erweitern und unüberwachtes und überwachtes Lernen durchführen können.

Sie lernen, wie Sie Daten für die Modellerstellung verarbeiten, die Modelle trainieren und visualisieren und ihre Leistung testen. Darüber hinaus werden Sie bei der Optimierung der Parameter für eine bessere Leistung unterstützt.

Zusätzlich lernen Sie Bayes-Statistik, Spark und Natural Language Processing (NLP) kennen. Sie lernen die Grundlagen des maschinellen Lernens für die Klassifizierung und wie man zukünftige Ereignisse durch lineare Regression, Zufallswälder, xgboost und additive Modelle vorhersagen kann.

Sie lernen auch Dimensionalität, Clustering, ML in Tidyverse, logistische Regression, Clusteranalyse, ML mit einem Caret, baumbasierte Modelle, Support-Vektor-Maschinen, Themenmodellierung, Hyperparameter-Tuning und mehr.

Datenanalyse mit R

Edureka bietet ein Trainingsprogramm an: Datenanalyse mit R, das Sie zum Experten in den Bereichen Datenmanipulation, Visualisierung, explorative Datenanalyse, Mining, Stimmungsanalyse und Regression macht.

Der Kurs kann Ihnen auch helfen, R Studio für Fallstudien über soziale Medien und den Einzelhandel zu lernen. Er wurde entwickelt, um die Fähigkeiten und das Wissen zu vermitteln, die für eine Karriere als Datenanalyse-Experte erforderlich sind. Er deckt grundlegende R-Konzepte bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Entscheidungsbaum-Ensemble, kollaborative Filterung usw. ab.

Die Module führen Sie durch wichtige Begriffe wie Business Intelligence, Daten und Informationen, Business Analytics usw. Sie lernen Datenimportmethoden, explorative Datenanalyse, Clustering, lineare und logistische Regression, überwachte ML-Techniken, ANOVA, R-Pakete, Diagrammerstellung und mehr, sowie die Arbeit an Projekten.

Für die Teilnahme an diesem Kurs benötigen Sie Grundkenntnisse in Statistik. Er umfasst 30 Stunden Online-Unterricht, mit praktischen Aufgaben nach jeder Einheit, sowie lebenslangen Zugang zu den Kursmaterialien, einschließlich Präsentationen, Aufzeichnungen, Installationsanleitungen und Quizfragen. Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein Zertifikat.

YouTube

Lernen Sie R auf YouTube mit Barton Poulson, der die Grundlagen der Sprache R und statistische Berechnungen lehrt.

Das Tutorial behandelt Themen wie die Installation von R, R Studio, die Plotfunktion, Pakete, Histogramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, die Zusammenfassungsfunktion, überlagernde Diagramme und die Beschreibungsfunktion.

Es wird auch gezeigt, wie man Fälle, Faktoren, Datenformate auswählt, wie man Daten eingibt, importiert, und die Konzepte von hierarchischer Clusterbildung, Regression, Hauptkomponenten und mehr werden erläutert.

Codecademy

Codecademy führt Sie in die grundlegenden Konzepte der Programmiersprache R ein. Es sind keine besonderen Voraussetzungen oder Programmierkenntnisse erforderlich.

Sie lernen, wie Sie Daten organisieren, bearbeiten und Datenrahmen bereinigen. Sie lernen außerdem, Datenvisualisierungen zu erstellen und Erkenntnisse darzustellen. Darüber hinaus werden Ihnen Hypothesentests und Statistiken vermittelt, um in der Datenanalyse erfolgreich zu sein.

Der Lehrplan umfasst auch die Grundlagen von Aggregaten und das Verbinden von Tabellen mit dplyr, den Berechnungsmodus, den Mittelwert und den Median sowie Statistiken wie Quartile, Interquartilsabstand und Quantile.

Sie können Ihr Wissen durch Quizfragen testen, um Syntax und Gedächtnis zu schärfen. Die Kursdauer beträgt ca. 20 Stunden, und mit dem Pro-Plan können Sie ein Zertifikat erwerben.

DataMentor

DataMentor Der Kurs beinhaltet unbegrenzten Zugriff auf über 45 Videos, interaktive Aufgaben, ein eBook über R-Grundlagen und ein Projekt.

Sie lernen die Grundlagen der Datenwissenschaft, deren Prozesse und die verschiedenen Schritte kennen, die Sie zur Erledigung einer Datenwissenschaftsaufgabe ausführen müssen, wie z. B. Daten abrufen, untersuchen, modellieren und Berichte erstellen.

Fazit

Mit den vielen verfügbaren Ressourcen ist das Erlernen der Programmiersprache R kein schwieriges Unterfangen mehr. Alles, was Sie benötigen, ist eine Leidenschaft für das Lernen und der starke Wunsch, sich in die Welt der Datenwissenschaft zu begeben.

Sind Sie also ein angehender Data-Science-Experte? 💡

Lernen Sie R mit Hilfe der oben genannten hervorragenden Kurse.