Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In dieser 3-tägigen Schulung "Programmieren mit R - Fortgeschrittenenkurs" vertiefen Sie Ihr Wissen in verschiedenen Techniken des funktionalen Programmierens. Sie lernen, wie man benutzerdefinierte Funktionen erstellt und anwendet, anonyme Funktionen nutzt und Funktionen als Argumente übergibt oder als Ergebnisse zurückgibt. Neben den Basisfunktionen von R werden Sie auch das Erweiterungspaket purrr kennenlernen, das elegante und leistungsfähige Methoden für funktionales Programmieren bietet. Zudem erfahren Sie, wie der Datenaustausch zwischen R und Excel funktioniert, einschließlich komplexer Datenformate wie Pivot-Tabellen mit mehreren Überschriftsebenen und Zellmarkierungen, die inhaltliche Bedeutung haben. Der Kurs behandelt außerdem Techniken zur Steigerung der Programmier-Effizienz in R, wie die Optimierung von R-Code, die Nutzung von Parallelisierung (mehrere Prozessorkerne oder Arbeiter), Profiling zur Identifizierung von Engpässen sowie die Integration von C++-Code. Abschließend erhalten Sie eine Einführung in S3-Klassen und lernen, wie Sie eigene R-Pakete in RStudio entwickeln, einschließlich der Ordnerstruktur, dem Schreiben und Dokumentieren von Funktionen sowie der Nutzung unterstützender Pakete wie devtools, usethis, roxygen2 und testthat.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • R-Anwender

Kurs - Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

  • Kenntnisse der grundlegenden Datenstrukturen in R
  • Erfahrung mit Datenanalysen in R
  • Wünschenswert: Grundkenntnisse in dplyr und ggplot2
  • Kenntnisse in anderen Programmiersprachen sind nicht erforderlich

Seminardauer

  • 3 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Funktionales Programmieren

  • Benutzerdefinierte Funktionen schreiben und anwenden
  • Anonyme Funktionen, Parameter-Übergabe, Fehlerbehandlung
  • Funktionen, die Funktionen als Argumente übernehmen
  • Funktionen, die Funktionen als Ergebnis liefern
  • Schleifen vermeiden dank apply-Funktionen in Base R (inkl. lapply, sapply)
  • Einführung in das purrr-Paket: map-Funktionen
  • Anwendungsbeispiele: Viele statistische Modelle gleichzeitig aufstellen und Ergebnisse elegant weiterverarbeiten mit wenigen Code-Zeilen; über mehrere Vektoren gleichzeitig iterieren

Fehlerbehebung: Debugging in RStudio

R und Excel: Datenaustausch

  • Daten-Import von Excel zu R, inkl. komplizierter Datenstrukturen wie Pivot-Tabellen mit mehreren Überschriften-Ebenen sowie Zellmarkierungen mit inhaltlicher Bedeutung
  • Datenexport von R zu Excel inkl. Formatangaben

Effizient programmieren in R: Möglichkeiten, R-Code zu beschleunigen.

  • Laufzeit von R-Code messen
  • Strategien zur Optimierung von R-Code, Praxisbeispiele
  • Profiling, um Flaschenhälse (langsame Code-Abschnitte) zu lokalisieren
  • Parallele Programmierung: Mehrere Prozessorkerne / Cluster nutzen
  • Verteilung der Lasten an die Arbeiter: Load Balancing
  • Einbindung von C++-Code in R

Einführung in S3-Klassen

  • Programmierbeispiel mit benutzerdefinierter Print-Methode

Eigene R-Pakete erstellen in RStudio

  • Erstes eigenes Paket in 2 Minuten!
  • Ordnerstruktur von R-Paketen
  • Eigene Funktionen schreiben und dokumentieren; R-interne Hilfefunktion nutzen
  • Pakete, die die Paket-Erstellung unterstützen: devtools, usethis, roxygen2, testthat
  • Paket installieren, testen, weiterentwickeln

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