Introduction to R Programming — Statistik, Datenanalyse, Visualisierung

Der Kurs "Introduction to R Programming — Statistik, Datenanalyse, Visualisierung" vermittelt einen praxisorientierten Einstieg in eine der meistgenutzten Programmiersprachen der Datenwissenschaft. R ist seit Jahrzehnten das Werkzeug der Wahl für statistische Auswertungen, wissenschaftliche Datenanalyse und anspruchsvolle Datenvisualisierung in Forschung, Unternehmensberatung und der Pharmaindustrie. In diesem intensiven Kurs lernen Teilnehmerinnen und Teilnehmer nicht nur die Syntax der Sprache, sondern auch ihre konzeptionellen Stärken: das funktionale Programmierparadigma, das umfangreiche Ökosystem an Paketen und die einzigartigen grafischen Fähigkeiten. Zahlreiche praktische Laborübungen stellen sicher, dass theoretisches Wissen sofort angewendet wird.

Das erste Modul führt in die Grundlagen von R und seiner Entwicklungsumgebung ein. Teilnehmende verstehen, wozu R genutzt wird, wie es im Vergleich zu Python oder SPSS positioniert ist und wie eine typische Arbeitsumgebung mit RStudio oder VS Code aussieht.

• Geschichte und Ökosystem von R: CRAN, Bioconductor, tidyverse
• Installation von R und RStudio sowie erste Konfiguration
• Grundkonzepte des funktionalen Programmierens
• Arbeiten mit der R-Konsole und dem Skript-Editor
• Projektverwaltung und reproduzierbare Analysepfade
• Erste Ausgaben: Variablen, Operatoren, einfache Berechnungen

Das zweite Modul vertieft das Typsystem und die Datenstrukturen. Dies ist das konzeptionelle Herzstück von R, da nahezu jede Analyse auf einem tiefen Verständnis von Vektoren, Matrizen und Data Frames aufbaut.

• Atomare Typen: numeric, integer, character, logical, complex
• Vektoren, Matrizen und Arrays erstellen und indizieren
• Listen als rekursive Datenstruktur verstehen
• Data Frames: Erstellung, Inspektion, Subsetting
• Faktoren für kategoriale Daten korrekt einsetzen
• Typkonversion und häufige Fehlerfallen

Das dritte Modul behandelt Lese-/Schreib- und Import-Export-Operationen. Reale Datenprojekte beginnen fast immer mit dem Einlesen und Bereinigen von Daten aus verschiedensten Quellen.

• CSV und TSV mit read.csv, readr und data.table einlesen
• Excel-Dateien mit readxl und openxlsx importieren und exportieren
• Datenbankverbindungen mit DBI und ODBC herstellen
• Daten aus REST-APIs und Web-Scraping-Quellen verarbeiten
• RData- und RDS-Formate für effiziente Zwischenspeicherung nutzen

Praxis-Block — Statistische Berechnung, Datenmanipulation und Visualisierung In diesem Block werden alle Werkzeuge aus den Theoriemodulen in realistischen Analyseszenarien kombiniert. Die Laborübungen orientieren sich an typischen Berufspraxissituationen.

• Deskriptive Statistik: Lage- und Streuungsmaße berechnen und interpretieren
• Häufigkeitsverteilungen, Kreuztabellen und Kontingenztabellen erstellen
• Hypothesentests: t-Test, Chi-Quadrat-Test, ANOVA in R ausführen
• Korrelationsanalysen und lineare Regression anwenden
• dplyr-Verben filter, select, mutate, summarise, group_by in Kombination einsetzen
• Datenpivotierung mit tidyr: pivot_longer und pivot_wider
• Daten mit lubridate für Zeitreihenanalysen vorbereiten
• Grundlegende Grafiken mit Base-R: Histogramm, Boxplot, Streudiagramm
• ggplot2: Schichtprinzip, aes-Mapping, Geome, Facetten, Themes
• Interaktive Visualisierungen mit plotly aus ggplot2-Objekten erzeugen
• Eigene R-Funktionen schreiben, testen und dokumentieren
• apply-Familie und purrr für effizientes Iteration nutzen

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger in R sowie an Fachleute aus Bereichen, die regelmäßig mit Daten arbeiten und eine statistisch fundierte, reproduzierbare Analyseplattform einsetzen wollen.

• Datenanalysten und Data Scientists ohne R-Vorkenntnisse
• Statistikerinnen und Statistiker, die SPSS oder Excel durch R ersetzen wollen
• Forschende und wissenschaftliche Mitarbeitende in quantitativen Disziplinen
• Bioinformatikerinnen und Bioinformatiker mit Datenbedarf
• Beraterinnen und Berater, die datengestützte Reports automatisieren wollen

Der Kurs ist als intensives, praxisorientiertes Format konzipiert: Kurze Theoriephasen wechseln konsequent mit praktischen Laborübungen ab. Alle Beispiele basieren auf echten oder realistischen Datensätzen, die aus verschiedenen Domänen stammen (Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheit). Die Lernenden arbeiten mit einer eigenständig installierten R-Umgebung, was sicherstellt, dass die Kenntnisse direkt nach dem Kurs am eigenen Rechner angewendet werden können. Das Kursformat steht sowohl als Präsenz- als auch als Online-Variante zur Verfügung; Combined-Learning-Optionen kombinieren beide Formate sinnvoll.

Die Weiterbildung dauert typischerweise mehr als eine Woche bis zu einem Monat bei Vollzeitteilnahme. Wer das Kursmaterial in Teilzeit erarbeitet, kann den Kurs in bis zu drei Monaten absolvieren. Die Laborübungen sind bewusst so dimensioniert, dass sie nicht nur den Kursinhalt vertiefen, sondern auch als eigenständige Portfolio-Projekte weiterentwickelt werden können.

Nach Abschluss des Kurses erhalten Teilnehmerinnen und Teilnehmer ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie eine Lehrgangsbescheinigung des Durchführungsträgers. Das Zertifikat dokumentiert die Fähigkeit, mit R eigenständig Daten zu analysieren und zu visualisieren, und kann als Nachweis in Bewerbungsunterlagen, auf LinkedIn oder in wissenschaftlichen Profilseiten eingesetzt werden.

R ist nach wie vor die bevorzugte Sprache für statistische Analysen in der akademischen Forschung und in zahlreichen Industriebereichen wie Pharma, Finanzdienstleistungen und der öffentlichen Gesundheitsforschung. Wer R beherrscht, kann Analysen reproduzierbar dokumentieren, mit Kolleginnen und Kollegen teilen und auf Basis derselben Datenbasis konsistente Ergebnisse erzeugen — ein entscheidender Vorteil gegenüber nicht-versionierten Excel-Auswertungen. Die Kombination aus statistischer Tiefe und grafischer Ausdrucksstärke macht R zu einem unersetzlichen Werkzeug für Fachkräfte, die nicht nur Zahlen berechnen, sondern Erkenntnisse kommunizieren wollen. Mit ggplot2 erstellte Grafiken gelten in Wissenschaft und Beratung als Gold-Standard für Datenvisualisierung; die Kenntnisse aus diesem Kurs sind unmittelbar auf reale Publikations- und Präsentationsanforderungen anwendbar. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist dieser Kurs in der Regel über einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Zusätzlich kommen je nach Situation das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen zur Rehabilitation und Teilhabe am Arbeitsleben oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht. Ein individuelles Beratungsgespräch vor Kursbeginn klärt, welche Förderwege zugänglich sind.