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Digitale Transformation - der Workshop zum Einstieg

25.-26.06.2019 in Nürnberg

Seminar Certified Ethical Hacker v10 (CEH)

20.-24.05.2019 in Köln

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Programmieren mit R - Fortgeschrittenenkurs

Seminardauer: 3 Tage
zur unverbindlichen Anfrage

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

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

Tidy Evaluation verstehen, um tidyverse-Funktionen zu programmieren oder eigene Funktionen im tidyverse-Stil zu entwickeln

  • Kurzer Überblick über einige tidyverse-Funktionen und Vergleich zu Base R
  • Was ist tidy evaluation und wozu brauchen wir sie?
  • Der Operator !! („Bang Bang“)
  • Eigene Quoting-Funktionen im tidyverse-Stil schreiben
  • Quosures
  • Der Operator !!! („Splice – Unquote“)
  • Praxisbeispiele, Programmieren mit dplyr und ggplot2

Schulungsunterlagen

nach Absprache
 
Anmeldungen vorhanden

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1.495,00 € pro Person

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Verpflegung zzgl.
Seminarunterlagen zzgl.

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