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Schulungsübersicht
Schreiben von sauberem und besser wiederverwendbarem R-Code
- Überprüfung dessen, was R-Code skalierbar, lesbar und wartbar macht
- Erstellung wiederverwendbarer Funktionen mit klaren Eingaben, Ausgaben und Standardwerten
- Reduzierung der Wiederholung durch bessere Funktionsdesigns und Skriptorganisation
Praktische Workflows für die Datentransformation
- Aufbau klarer Analyse-Pipelines mit tidyverse-Tools
- Arbeit mit gruppierten Zusammenfassungen, Joins und Datenumformung
- Strukturierung der Schritten der Datenaufbereitung für wiederholbare Analysen
Funktionale Programmierung für sich wiederholende Aufgaben
- Nutzung von Iterationstools als Alternative zu repetitiven Schleifen
- Anwendung map-artiger Workflows mit purrr
- Sichereres Umgang mit Fehlern und fehlenden Werten bei sich wiederholenden Aufgaben
Debugging und Leistungsverbesserung
- Auffinden und Beheben häufiger Fehler in Skripten und Funktionen
- Anwendung praktischer Debugging-Techniken in R und RStudio
- Benchmarking langsamer Codeabschnitte und gezielte Verbesserungen der Leistungsfähigkeit
Reproduzierbare Berichterstattung und Kommunikation
- Erstellung reproduzierbarer Berichte mit R Markdown
- Verfeinerung der visuellen Ausgaben mit ggplot2 für klarere Kommunikation
- Vorbereitung von Analyseergebnissen zur Weitergabe an Geschäftspartner oder Forscher
Anwendungsworkshop und nächste Schritte
- Kombination von Funktionen, Datenworkflows, Debugging und Berichterstattung in einer praktischen Übung
- Überprüfung wichtiger Techniken und gängiger Muster für den alltäglichen R-Einsatz
- Identifizierung der nächsten Schritte zur kontinuierlichen Verbesserung der R-Programmierung
Voraussetzungen
- Solides Verständnis der grundlegenden R-Syntax, Datentypen, Vektoren und Datenrahmen
- Erfahrung im Schreiben von Skripten in R und Arbeiten in RStudio
- Fertigkeiten in der mittleren Ebene der R-Programmierung, einschließlich grundlegender Datenmanipulation und Diagrammerstellung
Zielgruppe
- Datenanalysten, die effizienteren, wiederverwendbaren und wartbaren R-Code schreiben möchten
- Datenwissenschaftler, die stärkere Workflows für Analyse, Berichterstattung und Zusammenarbeit benötigen
- Forscher und technische Fachkräfte, die R für praktische Datenarbeit verwenden
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
The flexible and friendly style. Learning exactly what was useful and relevant for me.
Jenny
Kurs - Advanced R
Maschinelle Übersetzung
