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Programmieren mit R - Fortgeschrittenenkurs

Seminardauer: 3 Tage

Ziele

Die Programmiersprache R wurde für schnelle ad hoc-Datenanalysen und Visualisierungen entwickelt. Sie bietet jedoch auch leistungsfähige Werkzeuge zur Programmierung. Dieser Kurs richtet sich an R-Anwender, die mit den Grundlagen vertraut sind, bereits eigene Analysen durchgeführt haben und nun fortgeschrittene Programmiertechniken erlernen möchten.

Zielgruppe

R-Anwender, die besseren, eleganteren und schnelleren R-Code schreiben wollen

Voraussetzungen

  • Kenntnisse der grundlegenden Datenstrukturen in R
  • Erfahrung mit Datenanalysen in R
  • Wünschenswert: Grundkenntnisse in dplyr und ggplot2

Kenntnisse anderer Programmiersprachen können nützlich sein, sind aber keine Teilnahmebedingung.

Agenda

Funktionales Programmieren

  • Benutzerdefinierte Funktionen schreiben und anwenden
  • Anonyme Funktionen, Parameter-Übergabe, Fehlerbehandlung
  • Funktionen, die Funktionen als Argumente übernehmen
  • Funktionen, die Funktionen als Ergebnis liefern
  • Einführung / Wiederholung: apply-Funktionen in Base R
  • map-Funktionen aus dem purrr-Paket
  • Anwendungsbeispiel: Viele statistische Modelle gleichzeitig aufstellen und Ergebnisse elegant weiterverarbeiten mit wenigen Code-Zeilen

Fehlerbehebung: Debugging in RStudio

Effizient programmieren in R: Die Möglichkeiten, R-Code zu beschleunigen.

  • Laufzeit von R-Code messen: system.time() und microbenchmark()
  • 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
  • Erkennen, ob R-Code zur Parallelisierung geeignet ist

Einführung in objektorientiertes Programmieren mit R (S3-Klassen)

  • Programmierbeispiel mit einfacher Spiel-Simulation und benutzerdefinierter Print-Methode

Eigene R-Pakete erstellen in RStudio

  • 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

Schulungsunterlagen

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