Einführung in R Was ist R?
  • Die Rolle von R in der Data Science
  • Historische und methodische Einordnung
  • Künstliche Intelligenz und R eine kurze Einschätzung
Erste Schritte R und RStudio einrichten
  • Installation von R und RStudio
  • Überblick über die Arbeitsumgebung
  • Daten eingeben und verstehen: Datentypen, Datenstrukturen, Kommentare und Überschriften
  • Pakete installieren und verwenden: Einführung in das tidyverse
  • Effizientes Arbeiten mit Pipe-Operatoren
  • Beispieldatensätze laden und externe Daten importieren (z.B. aus Excel)
Daten visualisieren Muster sichtbar machen
  • Farbkonzepte in R
  • Balkendiagramme, Histogramme, Boxplots
  • Punkt- und Liniendiagramme
  • Cluster-Diagramme zur Mustererkennung
Daten aufbereiten Ordnung ins Chaos bringen
  • Teilmengen und Untergruppen bilden
  • Variablen umkodieren und neue berechnen
Daten analysieren Zusammenhänge erkennen
  • Häufigkeiten und deskriptive Statistiken berechnen
  • Korrelationen analysieren
  • Lineare Regressionen durchführen
  • Kreuztabellen erstellen und interpretieren
Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger aus allen Fachrichtungen, die einen praxisorientierten Zugang zu Datenanalyse und Visualisierung suchen unabhängig davon, ob Sie in Wirtschaft, Wissenschaft, Verwaltung oder Journalismus tätig sind.


(Version: 2026-02-13T10:43:51+01:00)