Erste Schritte mit R für Data Science

Einführung

R ist eine leistungsstarke Sprache, die speziell für statistische Berechnungen und Datenanalysen entwickelt wurde. Sein umfangreiches Ökosystem an Paketen und Tools macht es zur idealen Wahl für datenwissenschaftliche Projekte. Dieses Tutorial richtet sich an Anfänger und führt Sie durch die Installation von R, die Einrichtung von RStudio, das Schreiben Ihrer ersten Skripte und die Erkundung der Vorteile, die R zu einer beliebten Wahl unter Datenwissenschaftlern machen.

R installieren

Bevor Sie mit der Verwendung von R beginnen können, müssen Sie es auf Ihrem Computer installieren.

R herunterladen:
Besuchen Sie CRAN (The Comprehensive R Archive Network) und laden Sie die entsprechende Version von R für Ihr Betriebssystem herunter.
Installation:
Folgen Sie den Installationsanweisungen auf der CRAN-Website. Das Verfahren ist unter Windows, macOS und Linux unkompliziert.

Einrichten von RStudio

RStudio ist die beliebteste integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für R. Es bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle, die die Programmierung, Fehlersuche und Datenvisualisierung vereinfacht.

RStudio herunterladen:
Rufen Sie die RStudio-Website auf und laden Sie die kostenlose Version von RStudio Desktop herunter.
Installation und Einrichtung:
Installieren Sie RStudio, indem Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm folgen. Nach der Installation öffnen Sie RStudio und sehen eine in mehrere Bereiche unterteilte Benutzeroberfläche:
- Konsole: Zum interaktiven Ausführen von R-Befehlen.
- Source Editor: Zum Schreiben und Bearbeiten von Skripten.
- Umgebung/History: Zur Verwaltung von Variablen und Befehlshistorie.
- Dateien/Plots/Pakete/Hilfe: Für Dateinavigation, Visualisierungen, Paketverwaltung und Zugriff auf die Dokumentation.

Grundlegende R-Skripterstellung

Lassen Sie uns ein einfaches R-Skript schreiben, um sich mit der Syntax und dem Arbeitsablauf in RStudio vertraut zu machen.

Beispiel: Ein einfaches Skript

Dieses Skript berechnet den Mittelwert eines numerischen Vektors.

#| label: simple-script

# Erstellen eines numerischen Vektors
numbers <- c(10, 20, 30, 40, 50)

# Berechnen des Mittelwerts
mean_value <- mean(numbers)

# Das Ergebnis drucken
print(paste("The mean is", mean_value))

Wie man das Skript ausführt:
Sie können dieses Skript ausführen, indem Sie im RStudio-Quelltexteditor auf die Schaltfläche Run klicken oder den Code markieren und Ctrl + Enter (oder Cmd + Enter auf macOS) drücken.

Ergebnisse:

[1] "The mean is 30"

Vorteile von R für die Datenwissenschaft

R bietet mehrere wichtige Vorteile, die es ideal für die Datenwissenschaft machen:

Spezialisierte statistische Pakete:
Mit Paketen wie ggplot2, dplyr und caret bietet R fortgeschrittene statistische und grafische Techniken out-of-the-box.
Datenvisualisierung:
R ist bekannt für seine Datenvisualisierungsfunktionen, die die Erstellung von Plots in Publikationsqualität ermöglichen.
Reproduzierbare Forschung:
Tools wie R Markdown und Quarto ermöglichen es Ihnen, Code, Ausgabe und Erzählungen zu kombinieren und so die Transparenz und Reproduzierbarkeit Ihrer Analysen zu fördern.
Gemeinschaft und Ressourcen:
R hat eine große und aktive Community, was bedeutet, dass umfangreiche Dokumentation, Tutorials und Foren für die Fehlersuche und das Lernen verfügbar sind.

Schlussfolgerung

Mit der Installation von R und RStudio und dem Schreiben Ihres ersten R-Skripts haben Sie die ersten Schritte unternommen, um die Leistungsfähigkeit von R für die Datenwissenschaft nutzbar zu machen. Dieses Tutorial bietet einen Überblick über den Installationsprozess, die Einrichtung der Umgebung, grundlegende Skripterstellung und die wichtigsten Vorteile von R. Im weiteren Verlauf werden Sie tiefer in das reichhaltige Ökosystem von R mit seinen Paketen und Werkzeugen eintauchen, um Ihre Datenanalysefähigkeiten weiter zu verbessern.

Weiterführende Literatur

Viel Spaß beim Programmieren und willkommen in der Welt von R for Data Science!

Wiederverwendung

CC BY-NC-SA 4.0

Zitat

Mit BibTeX zitieren:

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  author = {Kassambara, Alboukadel},
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  date = {2024-02-10},
  url = {https://www.datanovia.com/de/learn/programming/r/basics/getting-started-with-r-for-data-science.html},
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Bitte zitieren Sie diese Arbeit als:

Kassambara, Alboukadel. 2024. “Erste Schritte mit R für Data Science.” February 10, 2024. https://www.datanovia.com/de/learn/programming/r/basics/getting-started-with-r-for-data-science.html.