Das Seminar richtet sich an R-NutzerInnen, die sich mit der Programmierung und auch der Paketerstellung beschäftigen wollen!
Angebotsgarantie! Seminar wird ab einer Anmeldung durchgeführt!
Präsenzveranstaltungen in Wiesbaden an 2 Tagen: 990,- € pro Person (netto)
Termine:
14./15.09.2023
Präsenzveranstaltungen in Wiesbaden: aktuelle Information hier
Agenda
Tag 1:
Der Kurs richtet sich an R NutzerInnen, die die nächste Stufe in der Arbeit mit R zünden wollen!
Die Programmierung in R und die Paketerstellung eröffnen zahlreiche Möglichkeiten und Freiräume in der Lösung von umfassenderen Aufgabenstellungen. Insbesondere in Projekten bietet die Erstellung eines eigenen - nicht öffentlichen - Pakets (nicht jedes Paket muss auf dem CRAN veröffentlicht werden) zahlreiche Vorteile: Funktionen werden zentral vorgehalten, Updates können leicht intern (z.B. über einen Mini-CRAN) ausgerollt werden, automatisierte Tests sind möglich, arbeiten im Team ist wesentlich einfacher, Versionskontrolle mittels git stellt gar kein Problem mehr da, um nur einige Gründe zu nennen. Dabei ist das Erstellen eigener Funktionen und Pakete in R nicht schwierig, weil R bereits einem modularisierten Aufbau folgt.
Im ersten Teil werden Kenntnisse in der Programmierung in R vermittelt. Neben den notwendigen Fähigkeiten zur Funktionserstellung wird auch in die objektoriente Programmierung mittels S3, S4 und R6 eingeführt. Funktionen sollen dabei immer auch getestet werden, zuerst noch manuell, im zweiten Teil dann mittels Paket testthat. Um Funktionen sinnvoll erstellen zu können, werden Kontrollstrukturen in R (Schleifen und Bedingungen) vermittelt. Es stehen die typischen Möglichkeiten zur Fehlersuche in Funktionen in R zur Verfügung.
Im zweiten Teil werden dann die erstellten Funktionen in ein eigenes Paket gegossen. Dazu stellt RStudio hilfreiche Funktionalitäten zur Verfügung, die zuerst gezeigt werden. Dann geht es auch direkt los! Zu einem Paket gehören neben Funktionen auch Hilfetexte, Beipieldaten und Tests: Hilfetexte können mittels roxygen2-Paket direkt in RStudio angelegt werden. Beispieldaten werden mittels usethis-Paket erzeugt. Das Paket testthat nutzen wir dann für das Erstellen von Tests, die in RStudio angestoßen werden können. Damit das agile Arbeiten im Team nahtlos klappt, ist eine Versionierung mittels git sinnvoll. Als Frontend können hier github oder gitlab genutzt werden, auf den Desktop-Rechnern sourcetree oder einfach RStudio.
Dies ist kein theoretischer Kurs: Alles wird immer praktisch in R demonstriert und in einer Fallstudie in R/RStudio umgesetzt.
Hintergrundinformationen zu R
Sie wollen, ehe Sie ein R Seminar buchen, etwas mehr erfahren, was R ist und kann?
R ist eine Programmiersprache, die unter der GNU-Lizenz veröffentlich wurde. Hauptaugenmerk der Sprache liegt auf der Umsetzung statistischer Analysen und
der effizienten Erstellung von Grafiken. Historisch ist R aus der (proprietären) Programmiersprache S
entstanden, weswegen die beiden in weiten Teilen sehr ähnlich sind. Nachdem R über Jahre
vorwiegend im Hochschulbereich eingesetzt wurde, wird seine Leistungsfähigkeit vor allem im Bereich
der Data Science sehr geschätzt. Durch über 600 Zusatzpakete (Stand Ende 2019) sind nahezu alle bekannten statistischen
Verfahren und Darstellungsmethoden verfügbar.
R kann problemlos auf allen gängigen Plattformen (MS Windows Vista/7/8/Server 2008/10, Mac OS X,
Linux Redhat/Debian/sus/ubuntu) installiert werden. Mit der Installation von R wird zugleich auch
eine Programmierumgebung installiert. Die meisten Anwenderinnen und Anwender verwenden jedoch
RStudio® um R möglichst komfortabel zu nutzen. Auch RStudio® ist für fast alle gängigen
Betriebssysteme verfügbar und steht in zwei verschiedenen Varianten zur Verfügung.
Neben den freien Desktop und Server-Installationen stehen noch kostenpflichtige Angebote zur
Verfügung, die darüber hinaus besseren Service und Dashboards und Systeme zur Projektorganisation
bereitstellen. Hier finden Sie eine Übersicht über die
Unterschiede der einzelnen Systeme.
Für die R Seminare die masem training anbietet wird im Regelfall auf die freie Desktop-Installation von
RStudio® zurückgegriffen.
Shiny® von RStudio® ermöglicht es zudem komfortabel R-basierte
Applikationen zu entwickeln, die eine interaktive Datenanalyse für die Betrachter ermöglichen. So
können interaktive Grafiken Ihre Daten schnell und aussagekräftig visualisieren oder mit Widgets
Tabellen so konstruiert werden, wie sie für die aktuelle Aufgabe benötigt werden.
