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 Wenn neue CSV- oder Excel-Dateien eintreffen, sollte der Bericht nicht jedes Mal von vorn entstehen. In dieser dreitägigen R-Schulung entwickelst du einen Analyseablauf, den du mit aktualisierten Quelldaten erneut...
Wenn neue CSV- oder Excel-Dateien eintreffen, sollte der Bericht nicht jedes Mal von vorn entstehen. In dieser dreitägigen R-Schulung entwickelst du einen Analyseablauf, den du mit aktualisierten Quelldaten erneut ausführst. Das ist etwa für regelmäßig ergänzte Daten aus einer Fachabteilung oder einer Forschungsstichprobe nützlich: Die Berechnungen und Grafiken bleiben im Code dokumentiert, statt bei jeder Ausgabe von Hand nachgebaut zu werden.
Du arbeitest in RStudio mit bereitgestellten Dateien und bereitest die Daten mit dplyr und tidyr auf. ggplot2 macht die Ergebnisse sichtbar; Quarto verbindet den ausführbaren Code mit Erläuterungen zu einem HTML-Report. Der Vergleich mit Python zeigt, worauf es bei der Wahl der Analysewerkzeuge und ihrer Einbindung in bestehende Prozesse ankommt. Vorkenntnisse in R oder Statistik brauchst du nicht. Arbeitsumgebung, Software und Übungsdaten stehen bereit. Für mehrere Mitarbeiter führen wir die Schulung auch inhouse durch und stimmen Beispiele vorab mit eurem Team ab. Frag für dein Team ein Inhouse-Angebot an.
Die Themen Aufbau und Bereiche der RStudio-IDE · R-Skripte im Editor ausführen · 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 im Editor ausführen
- 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() und summarise() 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 von 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
- Fachkräfte mit Analyseverantwortung bei ersten Data-Science-Aufgaben
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 und angeleitete Übungen in RStudio
- Durchgängiger Datensatz für den Analyseablauf
- Gemeinsame Besprechung von Fehlermeldungen
- Kleines Abschlussprojekt mit HTML-Report
Empfohlene Vorkenntnisse
- Keine Vorkenntnisse in R, Programmierung oder Statistik
- Grundlegender Umgang mit Dateien und Tabellen
- Eigene Technik und Software nicht erforderlich
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 - mit klarem Alltagsbezug 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
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich Data Science.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
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 und Datenvisualisierung. In Forschung und Fachabteilungen lassen sich damit Daten auswerten und wiederkehrende Analysen als Code festhalten. Pakete wie dplyr und tidyr unterstützen die Aufbereitung; ggplot2 erzeugt Grafiken aus den ausgewerteten Daten.
Was ist der Unterschied zwischen R und Python?
R bietet viele Pakete für statistische Analysen und datenbasierte Grafiken. Python wird auch für allgemeine Softwareentwicklung und Automatisierung eingesetzt. Welches Werkzeug besser passt, hängt von der Analyseaufgabe und der vorhandenen Umgebung ab.
Was bedeutet reproduzierbare Datenanalyse mit R?
Import, Bereinigung, Berechnung und Visualisierung sind als ausführbarer Code gespeichert. Neue Quelldaten durchlaufen so denselben dokumentierten Ablauf. Quarto oder R Markdown verbindet den Code mit Tabellen, Grafiken und erläuterndem Text.
Brauche ich Programmier- oder Statistikkenntnisse?
Nein, Vorkenntnisse in R, Programmierung oder Statistik sind für diese Schulung nicht nötig. Der grundlegende Umgang mit Dateien und Tabellen reicht aus. Andere Einstiege in die Datenarbeit findest du bei den Schulungen zur Datenkompetenz.
Muss ich ein Notebook oder eine RStudio-Lizenz mitbringen?
Ein eigenes Notebook und eigene Softwarelizenzen benötigst du nicht. cmt stellt die Arbeitsumgebung mit R, RStudio und den verwendeten Paketen für die Schulung bereit.
Ist der R Grundkurs als Inhouse-Schulung verfügbar?
Ja, cmt bietet den R Grundkurs als Inhouse-Schulung und Firmenseminar an. Beispiele, Datenformate und Schwerpunkte lassen sich vorab mit deinem Team abstimmen; ob eigene anonymisierte Datensätze eingesetzt werden, klärt cmt vor der Durchführung.
Welche Konditionen gelten für mehrere Mitarbeiter?
Die Konditionen für mehrere Mitarbeiter klärt cmt auf Anfrage anhand des gewünschten Formats und Termins. Für Teams kommen Präsenz, Live-Online und Inhouse infrage.
Eignet sich der R Grundkurs für Data Science oder Data Mining?
Der R Grundkurs eignet sich für erste Data-Science-Aufgaben rund um Datenaufbereitung, Statistik und Visualisierung mit R. Data-Mining-Verfahren stehen hier nicht im Mittelpunkt; dafür gibt es den Data Mining Einführungskurs. Wenn du Analyseergebnisse für Präsentationen aufbereiten möchtest, schließt das Training Visualisierung und Storytelling an.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
Passende Schulungen nach dem Kurs
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.
Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns
