R Grundkurs: Datenanalyse und Visualisierung in RStudio
Data Science & KI-Datenanalyse

R Grundkurs: Datenanalyse und Visualisierung in RStudio

Von der Rohdatei zum reproduzierbaren Report: Arbeitsumgebung, Software und Übungsdaten werden bereitgestellt.

Die wichtigsten Themen

RStudio sicher bedienen

Daten mit dplyr und tidyr bereinigen

Statistische Kennzahlen auswerten

Grafiken mit ggplot2 entwickeln

Reproduzierbare Reports erstellen

R und Python nach Aufgabe auswählen

Überblick Eine Analyse bleibt reproduzierbar, wenn Import, Bereinigung, Auswertung und Darstellung in einem ausführbaren Dokument verbunden sind. Der R Grundkurs nutzt R und die RStudio-IDE für diesen Ablauf. An...

Eine Analyse bleibt reproduzierbar, wenn Import, Bereinigung, Auswertung und Darstellung in einem ausführbaren Dokument verbunden sind. Der R Grundkurs nutzt R und die RStudio-IDE für diesen Ablauf. An bereitgestellten CSV- und Excel-Dateien entwickelst du mit dplyr und tidyr einen Datenfluss, der sich nach Änderungen an den Quelldaten erneut ausführen lässt. Mit ggplot2 entstehen Diagramme, deren Datenzuordnung im Code dokumentiert ist. Quarto bündelt den Code, die Ausgaben und Erläuterungen in einem HTML-Report. Der Vergleich mit Python betrachtet die verfügbaren Analysepakete und die Einbindung des Ergebnisses in bestehende Prozesse. Die deutschsprachige Schulung zur R-Programmierung stellt die eingerichtete Arbeitsumgebung, die Software und alle Übungsdaten bereit.

Die Themen Aufbau und Bereiche der RStudio-IDE · R-Skripte in der Konsole · Objekte im Environment prüfen · R-Pakete installieren und laden · R-Hilfe zu Funktionen nutzen · Fehlermeldungen in R untersuchen...

RStudio und Arbeitsablauf

  • Aufbau und Bereiche der RStudio-IDE
  • R-Skripte in der Konsole
  • Objekte im Environment prüfen
  • R-Pakete installieren und laden
  • R-Hilfe zu Funktionen nutzen
  • Fehlermeldungen in R untersuchen

Grundlagen der R-Programmierung

  • Elementare Datentypen in R
  • Vektoren erzeugen und indizieren
  • Faktoren für kategoriale Variablen
  • Fehlende Werte mit NA
  • Listen für heterogene Objekte
  • Data Frames für Tabellendaten
  • Eigene Funktionen in R definieren

Datenimport und Datenqualität

  • CSV-Dateien in R importieren
  • Excel-Dateien in R importieren
  • Datentypen beim Einlesen prüfen
  • Fehlende Werte systematisch erkennen
  • Fehlerhafte Werte prüfen und korrigieren

Datenaufbereitung mit dplyr und tidyr

  • Zeilen mit filter() auswählen
  • Spalten mit select() auswählen
  • Neue Variablen mit mutate() berechnen
  • Kennzahlen mit group_by() aggregieren
  • Tabellen mit pivot_longer() umformen
  • Tabellen mit pivot_wider() umformen

Grundlegende Statistik

  • Median und Mittelwert vergleichen
  • Streuung mit Standardabweichung messen
  • Verteilungen mit Histogrammen prüfen
  • Ausreißer in Boxplots erkennen
  • Korrelationen berechnen und interpretieren
  • Korrelation und Kausalität unterscheiden

Datenvisualisierung mit ggplot2

  • Grammar of Graphics anwenden
  • Diagrammtyp nach Fragestellung wählen
  • Variablen auf Ästhetiken abbilden
  • Geometrien für Diagrammtypen wählen
  • Facetten für Gruppenvergleiche erstellen
  • Achsen für Diagramme beschriften
  • Legenden für Ästhetiken gestalten

Reproduzierbare Reports

  • Quarto und R Markdown vergleichen
  • Ausgabe von Code-Blöcken steuern
  • Tabellen in Reports einbetten
  • Grafiken in Reports einbetten
  • Ergebnisse im Fließtext referenzieren
  • HTML-Report aus RStudio erzeugen
  • Report mit neuen Quelldaten aktualisieren

R und Python im Projektkontext

  • Statistische Workflows in R
  • Allgemeine Automatisierungsskripte in Python
  • Einbindung in bestehende Systeme
  • Werkzeug anhand Projektanforderungen wählen

Kleines Analyseprojekt

  • Analysefrage zum Datensatz formulieren
  • Datensatz aus Dateien importieren
  • Importierte Daten bereinigen
  • Kennzahlen in R berechnen
  • Ergebnisse mit ggplot2 visualisieren
  • Quarto-Report als HTML ausgeben
Zielgruppe
  • Analystinnen und Analysten aus Fachabteilungen
  • Fachkräfte aus Forschung und Wissenschaft
  • Data-Science-Einsteiger mit ersten Analyseaufgaben
Das lernst du
  • R-Skripte in RStudio ausführen und prüfen
  • CSV- und Excel-Daten für Analysen aufbereiten
  • Tabellen mit dplyr und tidyr transformieren
  • Statistische Kennzahlen berechnen und interpretieren
  • Auswertungen mit ggplot2 verständlich visualisieren
  • Reproduzierbare Reports erstellen, die aktualisierte Quelldaten mit demselben Ablauf verarbeiten
So arbeiten wir

Kurze Fachimpulse wechseln mit angeleiteten Übungen in RStudio. Ein durchgängiger Datensatz verbindet Import, Bereinigung, Statistik und Visualisierung. Fehlerbesprechungen und ein kleines Abschlussprojekt festigen den vollständigen Analyseablauf.

Empfohlene Vorkenntnisse
  • Keine Vorkenntnisse in R oder Statistik
  • Grundlegender Umgang mit Dateien und Tabellen; Technik und Software werden bereitgestellt
Dein Fahrplan

Der Einstieg verbindet die Bedienung von RStudio mit den grundlegenden Sprachelementen von R.

  • RStudio IDE und R-Skripte
  • Objekte und Datenstrukturen
  • Pakete und Hilfesystem
  • Import von CSV- und Excel-Dateien
Organisatorisches

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

09:00-16:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

Deine Vorteile

Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Inklusivleistungen

Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.

Lernen von Experten

Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.

Keine Vorkasse

Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.

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Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.

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Beliebteste Wahl

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Fragen und Antworten zu R Grundkurs: Datenanalyse und Visualisierung in RStudio

Was ist R und wofür wird es verwendet?

R ist eine Programmiersprache und Arbeitsumgebung für statistische Berechnungen, Datenaufbereitung und Visualisierung. Sie wird häufig in Wissenschaft, Forschung und datengetriebenen Fachbereichen eingesetzt. Pakete wie dplyr, tidyr und ggplot2 erweitern den Funktionsumfang für wiederholbare Analyseabläufe.

Was ist der Unterschied zwischen R und Python?

R bündelt viele Pakete für Statistik, wissenschaftliche Auswertungen und datenbasierte Grafiken. Python deckt zusätzlich allgemeine Softwareentwicklung, Automatisierung und die Einbindung in Anwendungssysteme ab. Die Wahl richtet sich nach der Analyseaufgabe, der vorhandenen Umgebung und dem späteren Einsatz des Codes.

Was bedeutet reproduzierbare Datenanalyse mit R?

Eine reproduzierbare Analyse speichert Import, Bereinigung, Berechnung und Visualisierung als ausführbaren Code. Neue Quelldaten durchlaufen dadurch denselben dokumentierten Ablauf. Quarto oder R Markdown verbindet den Code mit Tabellen, Grafiken und erläuterndem Text.

Brauche ich Programmier- oder Statistikkenntnisse?

Vorkenntnisse in R, Programmierung oder Statistik sind für diesen Grundkurs nicht nötig. Ein grundlegender Umgang mit Dateien und Tabellen reicht für die Übungen aus.

Muss ich ein Notebook oder eine RStudio-Lizenz mitbringen?

Ein eigenes Notebook und eigene Softwarelizenzen werden nicht benötigt. cmt stellt die erforderliche Arbeitsumgebung mit R, RStudio und den verwendeten Paketen für das Seminar bereit.

Ist der R Grundkurs als Inhouse-Schulung verfügbar?

Der R Grundkurs ist als Inhouse-Schulung und Firmenseminar verfügbar. Auf Wunsch stimmt cmt Beispiele, Datenformate und Schwerpunkte vorab mit deinem Team ab; die Einbindung eigener anonymisierter Datensätze wird vor der Durchführung geklärt.

Welche Konditionen gelten für mehrere Mitarbeiter?

Die Konditionen für mehrere Mitarbeiter klärt cmt anhand des gewünschten Formats und Termins. Für Teams stehen Präsenz, Live-Online und Inhouse als mögliche Durchführungsformen zur Auswahl.

Welche Weiterbildung passt nach dem R Grundkurs?

Der Data Mining Einführungskurs vertieft die systematische Suche nach Mustern und Zusammenhängen in Datensätzen. Für die kommunikative Aufbereitung von Ergebnissen eignet sich anschließend ein Training zu Datenvisualisierung und Storytelling.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

Mit Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

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Yves Hoppe

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