In unserer sich schnell entwickelnden datenzentrierten Welt ist die Beherrschung einer Programmiersprache wie R eine Notwendigkeit. Im Folgenden erfahre ich, wie ich R in nur 30 Tagen erlernt habe.

Warum R lernen?

R hat sich aufgrund seines robusten Paket-Ökosystems schnell entwickelt. Es ist nicht nur ein Statistikpaket - es ist eine Sprache für Statistiker. Bevor ich mich in die Materie vertiefte, musste ich die Voraussetzungen schaffen. \ \ Klare Ziele zu setzen, half mir, meine Fortschritte zu verfolgen und motiviert zu bleiben. Online-Kurse, Bücher und Tutorien gehörten zu meinem Lernarsenal. Ich habe mir jeden Tag bestimmte Zeitfenster für das Lernen von R reserviert.

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Ressourcen zum Lernen

Hier sind ein paar Ressourcen, die mir geholfen haben. Sie können diese und weitere erkunden!

• W3Schulen
• Youtube-Video
• Youtube Video
• Codecademy

Ich habe auch die Merlin Chrome Extension benutzt, um schneller zu lernen und Zeit zu sparen. Zwei ihrer Hauptfunktionen waren hier meine Rettung. Während der Youtube Summarizer mir half, schnell durch Youtube-Videos vorzuspulen und die Videos für mich zusammenzufassen, half mir der Blog Summarizer dabei, detaillierte und ausführliche Notizen zu ganzen Blogs zu erstellen! \ \ Hier ist eine Aufschlüsselung dessen, was ich jede Woche dieser einmonatigen Reise in Angriff genommen habe.

Woche 1 - Einführung & Grundlagen

Installation und Einrichtung

Ich installierte und richtete meine Programmierumgebung für R ein. Sie können sie von https://www.r-project.org/ herunterladen .\ !Screenshot 2023-11-29 184031.png

Grundlegende Datentypen und Variablen

Als Nächstes habe ich mir die grundlegenden Datentypen in R angeeignet und etwas über Variablen gelernt.

Woche 2 - Datenmanipulation und -analyse

Datenstrukturen & Manipulation

In dieser Woche ging es um Datenstrukturen und die Manipulation von Daten mit R.

Statistische Analyse

Die Leistungsfähigkeit von R wurde deutlich, als ich mich in statistische Analysen vertiefte.

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Woche 3 - Über die Grundlagen hinaus

Objektorientiertes Programmieren

In dieser Woche habe ich gelernt, wie R mit OOP-Konzepten umgeht.

Fehlerbehandlung und Debugging

Ein wichtiger Teil jeder Programmierreise, ich habe die Fehlerbehandlung und Fehlersuche in R verstanden.

Reguläre Ausdrücke und Stringmanipulation

Ich wagte mich an die Verarbeitung von Textdaten und lernte reguläre Ausdrücke und Stringmanipulation kennen.

Woche 4 - Fortgeschrittene Themen und letzte Schritte

Grundlagen des maschinellen Lernens

Ich benutzte R, um grundlegende ML-Algorithmen zu implementieren, was meinen Datenanalysefähigkeiten eine neue Dimension verlieh.

Datenvisualisierungstechniken

Hier habe ich mich in die Erstellung komplexer, informativer Visualisierungen mit R vertieft.

Versionskontrolle mit Git

Schließlich habe ich gelernt, wie man Git für die Versionskontrolle in R-Projekten verwendet.

Herausforderungen

Rückblickend kann ich sagen, dass ich auf dieser Reise viel gelernt und mich weiterentwickelt habe. Während dieses Lernprozesses wurde ich mehr als einmal auf die Probe gestellt. Sich diesen Hindernissen zu stellen und sie zu überwinden, war Teil des Prozesses. \ \ Die Erfolge und Vorteile, die sich aus dieser monumentalen Anstrengung ergaben, waren erheblich. Das Erlernen von R hat viele Möglichkeiten für die Datenanalyse und -visualisierung eröffnet.

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Tipps für zukünftige R-Lernende

Die Beherrschung von R in 30 Tagen war sowohl eine Herausforderung als auch eine Bereicherung. Von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie maschinelles Lernen hat die Reise meinen Programmierhorizont erweitert. Die Überwindung von Herausforderungen war ein wesentlicher Bestandteil des Kurses, und die gewonnenen Erkenntnisse haben mir Türen zu spannenden Möglichkeiten der Datenanalyse und -visualisierung geöffnet. Zukünftige R-Lerner sollten daran denken, dass Beständigkeit und Übung ihre treuen Begleiter sind. Viel Spaß beim Lernen!

FAQs

1. Warum sollte ich R speziell für die Datenanalyse lernen?

R ist auf Statistiker zugeschnitten und verfügt über ein robustes Paket-Ökosystem, das es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Datenmanipulation und -analyse macht. Seine Vielseitigkeit und seine Beliebtheit in der Data Science Community machen es zu einer wertvollen Sprache, die man sich aneignen sollte.

2. Kann ich R auch ohne vorherige Programmiererfahrung erlernen?

Ja, das können Sie! R ist anfängerfreundlich, und viele Ressourcen, von Online-Kursen bis hin zu Tutorien, richten sich an alle, die bei Null anfangen. Wenn Sie sich klare Lernziele setzen und sich jeden Tag konsequent Zeit nehmen, können Sie auch ohne Programmierkenntnisse R effektiv erlernen.

3. Welchen Nutzen hat das Erlernen von R für meine Karriere in der Datenanalyse?

Die Beherrschung von R eröffnet zahlreiche Möglichkeiten auf dem Gebiet der Datenanalyse und -visualisierung. R ist in der Wissenschaft, Industrie und Forschung weit verbreitet, was es zu einer wertvollen Qualifikation für verschiedene Positionen macht, von Datenwissenschaftlern bis hin zu Analysten. Die Nachfrage nach R-Kenntnissen nimmt weiter zu und macht es zu einer strategischen Karriere-Investition.