PR432 | R-Programmierung - Fortgeschrittene Techniken

Dieser dreitägige Kurs vermittelt fortgeschrittene Techniken der R-Programmierung und richtet sich an Anwender mit grundlegenden R-Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten. Sie lernen, benutzerdefinierte Funktionen zu schreiben und anzuwenden, Schleifen durch effiziente Funktionen zu ersetzen und die Leistung Ihres Codes zu optimieren. Der Kurs bietet auch eine Einführung in S3-Klassen, die Erstellung eigener R-Pakete und den Datenaustausch zwischen R und Excel. Mit praxisnahen Beispielen und Übungen erhalten Sie das Wissen und die Werkzeuge, um komplexe Datenanalysen effizient und professionell durchzuführen.

• Benutzerdefinierte Funktionen schreiben und anwenden
• Anonyme Funktionen und Fehlerbehandlung nutzen
• Effiziente Programmierung mit apply-Funktionen und dem purrr-Paket
• Debugging-Techniken in RStudio anwenden
• Daten zwischen R und Excel austauschen
• R-Code optimieren und beschleunigen
• Einführung in S3-Klassen
• Eigene R-Pakete erstellen und dokumentieren

Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Statistiker und Programmierer, die bereits grundlegende Kenntnisse in R haben und fortgeschrittene Techniken zur effizienteren Datenanalyse und Programmierung erlernen möchten.

Sie sollten über grundlegende Kenntnisse in R verfügen und mit der grundlegenden Syntax und den Basisfunktionen vertraut sein. Wir empfehlen den Besuch des Seminares R-Programmierung - Grundlagen.

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