Kursdetail

R Program­mierung

Datenanalyse, Statistik und Visualisierung mit R
Lerne R von Grund auf und entwickle Schritt für Schritt die Fähigkeit, Daten zu bereinigen, zu analysieren, zu visualisieren und nachvollziehbar zu dokumentieren. Der Kurs verbindet verständliche Grundlagen mit praxisnahen Übungen und bereitet dich auf Datenanalyse, Reporting und erste Data-Science-Workflows vor.
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Kursüberblick

R lernen – strukturiert, praxisnah und datenorientiert

Dieser Kurs vermittelt dir R als praktische Grundlage für Datenanalyse, Statistik, Visualisierung und reproduzierbare Analyseprozesse. Du lernst, Daten nicht nur auszuwerten, sondern Ergebnisse verständlich, nachvollziehbar und entscheidungsorientiert aufzubereiten.

Dauer

6–8 Tage, anpassbar je nach Vorkenntnissen und gewünschter Tiefe.

Format

Moodle-gestütztes Online-Format mit Theorie, praktischen Übungen, Datenprojekten und Abschlussprojekt.

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Statistik sind hilfreich, R-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Tools

R, RStudio, tidyverse, dplyr, tidyr, ggplot2, RMarkdown und optional plotly.

Geeignet für

  • Einsteiger ohne R-Erfahrung, die datenbasiert arbeiten möchten
  • Personen, die Statistik, Datenanalyse und Visualisierung praktisch anwenden wollen
  • Analysten und Fachkräfte, die reproduzierbare Reports erstellen möchten
  • Lernende, die eine Grundlage für Data Analytics, Reporting oder Data Science aufbauen möchten

Das lernst du

  • R-Syntax, RStudio und zentrale Strukturen des R-Ökosystems sicher anwenden
  • Daten importieren, bereinigen, transformieren und für Analysen vorbereiten
  • Daten mit tidyverse, dplyr und tidyr strukturiert bearbeiten
  • Aussagekräftige Visualisierungen mit ggplot2 und optional interaktive Grafiken erstellen
  • Statistische Analysen wie Tests, Korrelationen und einfache Modellierungen durchführen
  • Reproduzierbare Berichte mit RMarkdown erstellen und Analyseergebnisse verständlich kommunizieren

Kursaufbau

Sechs bis acht Tage.
Von R-Grund­lagen zum Analyse­projekt.

Der Kurs führt dich Schritt für Schritt durch zentrale R-Konzepte und verbindet jedes Thema mit praktischen Übungen an realitätsnahen Datensätzen. Am Ende setzt du dein Wissen in einem eigenen Analyse- oder Reportingprojekt ein.

01

Grundlagen & R-Ökosystem

Einführung in R, RStudio, Pakete und CRAN sowie zentrale Sprachkonzepte wie Datentypen, Vektoren, Listen, Funktionen, Bedingungen und Schleifen.

02

Datenbearbeitung mit tidyverse

Daten importieren, bereinigen, filtern, gruppieren und transformieren – mit modernen R-Workflows rund um dplyr, tidyr, readr und reproduzierbare Datenaufbereitung.

03

Visualisierung & Statistik

Daten mit ggplot2 visualisieren, Muster erkennen, deskriptive Statistiken berechnen und grundlegende Tests, Korrelationen sowie einfache Modelle anwenden.

04

Analyse-Workflow & Abschlussprojekt

Analyseprozesse mit RMarkdown dokumentieren und ein vollständiges Abschlussprojekt umsetzen – von Datenbereinigung über Visualisierung bis zur Ergebnisinterpretation.
Die vollständige 6–8-Tage-Struktur kann je nach Zielgruppe, Format und Vorkenntnissen angepasst werden.

Praxis & Outcome

Daten verstehen statt nur Auswertungen erstellen

Der Kurs endet mit einem Abschlussprojekt, in dem du R in einem realitätsnahen Analysekontext einsetzt – von Datenimport und Bereinigung über Visualisierung und Statistik bis zur nachvollziehbaren Ergebnisdokumentation.

Mögliche Projektpfade

Explorative Analyse von Verkaufs-, Kunden- oder Marktdaten

Reproduzierbarer Analysebericht mit RMarkdown

Visualisierungs-Dashboard für Zeitreihen oder Kennzahlen

Statistische Auswertung mit Tests, Korrelationen und einfachen Modellen

Nach dem Kurs kannst du

  • Datensätze strukturiert importieren, bereinigen und analysieren
  • Daten mit tidyverse-Workflows nachvollziehbar transformieren
  • Visualisierungen erstellen, die Muster und Zusammenhänge verständlich machen
  • Statistische Auswertungen durchführen und Ergebnisse einordnen
  • Reproduzierbare Reports mit Code, Grafiken und Interpretation aufbauen
  • R als Grundlage für Data Analytics, Reporting und weiterführende Data-Science-Workflows nutzen

Ziel ist nicht nur eine fertige Auswertung, sondern die Fähigkeit, Daten strukturiert zu verstehen, nachvollziehbar zu analysieren und Ergebnisse verständlich zu kommunizieren.

Enthalten

Materialien für deinen Lernprozess

PDF-Kurshandbuch

Übungsdatensätze

R- und RMarkdown-Code-Beispiele

Vorlagen für Analyse- und Abschlussprojekte

Feedback zum Abschlussprojekt

Abschlusszertifikat

Nächster Schritt

Bereit, R strukturiert zu lernen?

Ob als Einstieg in Datenanalyse, Statistik, Visualisierung oder reproduzierbares Reporting – wir helfen dir, den passenden Kursstart und das richtige Format zu finden.

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