Generelle Informationen zum Kurs
1
Tutorial 1: Installation und Aufbau von R und R-Studio
1.1
Installation von R
1.2
Installation von R-Studio
1.3
Aufbau von R-Studio
1.3.1
Source: Code schreiben
1.3.2
Konsole: Ergebnisse des Codes anzeigen
1.3.3
Environment: Überblick über Objekte & Daten
1.3.4
Files/Plots/Packages etc.: Visualisierung, Hilfe
1.4
Take-Aways
1.5
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
2
Tutorial 2: Workflow in R
2.1
Definition des Arbeitsverzeichnisses
2.2
Packages
2.2.1
Installation von Packages
2.2.2
Aktivierung von Packages
2.2.3
Infos zu Packages
2.3
Hilfe
2.3.1
Hilfe zu Funktionen
2.3.2
R-Skript stoppen
2.4
Speichern, Laden & Aufräumen
2.4.1
Speichern von Code
2.4.2
Speichern von Work Spaces
2.4.3
Laden von Work Spaces
2.4.4
Aufräumen des Work Spaces
2.4.5
Take Aways
2.5
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
3
Tutorial 3: Objekte & Strukturen in R
3.1
Datentyen
3.1.1
Zahlen
3.1.2
Text
3.1.3
Faktoren
3.1.4
Datumsangaben
3.1.5
Andere Operatoren und Ausdrücke
3.2
Objekttypen
3.2.1
Skalare
3.2.2
Vektoren
3.2.3
Matrizen & Dataframes
3.2.4
Listen
3.2.5
Weitere Objekttypen
3.3
Take Aways
3.4
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
3.5
Übungsaufgabe
3.5.1
Aufgabe 1
3.5.2
Aufgabe 2
4
Tutorial 4: Daten ein-/auslesen & inspizieren
4.1
Objekte ein- und auslesen
4.1.1
.csv Files
4.1.2
Text-Files
4.1.3
Packages für weitere Dateiformate
4.2
Objekte inspizieren
4.2.1
Skalare inspizieren
4.2.2
Vektoren inspizieren
4.2.3
Dataframes inspizieren
4.2.4
Listen inspizieren
4.3
Informationen über Objekte
4.3.1
Anzahl an Elementen, Zeilen & Spalten
4.4
Take Aways
4.5
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
4.6
Übungsaufgabe
4.6.1
Aufgabe 1
4.6.2
Aufgabe 2
5
Tutorial 5: Daten manipulieren
6
Datentyp ändern
7
as.numeric()_, as.character()as.factor()
8
Objekte sortieren
8.0.1
Take Aways
9
Tutorial 6: Deskriptive Statistik
10
mean, sd, etc.
11
Tutorial 7: Funktionen & Bedingungen in R
11.1
Funktionen schreiben
11.2
if commands nutzen
11.3
loops nutzen
11.4
Übungsaufgabe:
12
Tutorial 8: Visualisierungen
13
Lösungen zu Übungsaufgaben
13.1
Lösung zu Tutorial 3
13.1.1
Aufgabe 3.1
13.1.2
Aufgabe 3.2
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Forschungsseminar: Text as data
7
as.numeric()_, as.character()as.factor()