Seminarinformationen

Seminar - Ziel

Im Rahmen dieses 1-tägigen Seminars „R-Programmierung – Fortgeschrittene Techniken und Funktionales Programmieren“ erweitern Sie Ihre R-Kenntnisse gezielt und lernen, die Konzepte des funktionalen Programmierens für eine elegantere, effizientere und stabilere Codegestaltung einzusetzen.

Sie erstellen eigene Funktionen, arbeiten mit anonymen Funktionen und setzen flexible Parameterübergaben inklusive Fehlerbehandlung um. Zudem erfahren Sie, wie sich Funktionen als Argumente übergeben oder als Rückgabewerte verwenden lassen – eine grundlegende Technik der funktionalen Programmierung.

Durch den gezielten Einsatz von apply-Familienfunktionen in Base R, der funktionalen Datenverarbeitung mit dplyr sowie der Nutzung des purrr-Pakets (z. B. map-Funktionen) schreiben Sie idiomatischen, wiederverwendbaren Code und umgehen klassische Schleifen. Auch das gleichzeitige Iterieren über mehrere Datenstrukturen sowie das parallele Erstellen und Auswerten zahlreicher statistischer Modelle wird effizient realisiert. Ein praxisorientierter Debugging-Teil in RStudio rundet das Seminar ab.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Data Scientist

Kurs - Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in R
  • Kenntnisse grundlegender Datenstrukturen: Vektoren, data frames; Grundkenntnisse im tidyverse (dplyr, ggplot2) sind hilfreich

Seminardauer

  • 1 Tag
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

  • 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
    • apply-Funktionen in Base R (inkl. sapply, lapply)
    • Funktionales Programmieren mit dplyr: Viele statistische Modelle gleichzeitig aufstellen und Ergebnisse elegant weiterverarbeiten mit wenigen Code-Zeilen
    • Einführung in das purrr-Paket: map-Funktionen; über mehrere Datenstrukturen gleichzeitig iterieren
  • Funktionales Programmieren mit dplyr: Viele statistische Modelle gleichzeitig aufstellen und Ergebnisse elegant weiterverarbeiten mit wenigen Code-Zeilen
  • Einführung in das purrr-Paket: map-Funktionen; über mehrere Datenstrukturen gleichzeitig iterieren
  • Debugging: Fehlersuche in RStudio

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