R-Einsteigerkurs für Statistik und Datenanalyse: Funktionale Programmierung, Typsystem, Datenmanipulation, Visualisierung mit ggplot2 und Base R.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 25. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
R ist die Programmiersprache für Statistik und Datenanalyse — entwickelt von Statistikern für Statistiker, seit den 1990er Jahren etabliert. In Akademia und Forschung dominant, in der Industrie zunehmend von Python verdrängt, aber für spezialisierte statistische Analysen weiter unverzichtbar. Block Was ist R: Geschichte, Open Source mit CRAN als zentralem Package-Repository, R vs. Python (R: statistisch tiefer, Python: vielseitiger), R-Distributionen (Base R, RStudio Desktop als IDE, Posit Cloud als Web-Variante). Block Funktionale Programmierung mit R: First-Class-Functions, Lambda-Ausdrücke, apply-Familie (lapply, sapply, mapply, vapply als Alternative zu for-Loops), Pipe-Operator (|> Base R oder %>% magrittr), Function Composition. Block R-Typ-System und Strukturen: Atomic Vectors (numeric, integer, character, logical, complex, raw), List als heterogener Container, Matrix für 2D-Daten, Array für N-D, Data Frame als zentrale Datenstruktur für Datenanalyse (jede Spalte ein Vector, alle gleich lang), Tibble als modernere Data-Frame-Variante (tidyverse), Factors für kategorische Variablen, Klassen (S3, S4, Reference Classes, R6). Block Environment Management: R-Sessions, Working Directory, install.packages und library, virtuelle Umgebungen mit renv, RStudio Projects für Reproduzierbarkeit. Block R-Erweiterung mit Packages: CRAN als zentrales Repo, Bioconductor für Bioinformatik, GitHub via devtools::install_github(), eigene Packages bauen (DESCRIPTION, NAMESPACE, roxygen2 für Doku). Block I/O und Import/Export: CSV (read.csv vs. readr::read_csv vs. data.table::fread für Performance), Excel (readxl, openxlsx), JSON (jsonlite), Datenbanken (DBI mit RSQLite, RPostgres, odbc), Cloud (aws.s3, azuremlsdk), Web (httr für API-Calls, rvest für Scraping). Block Statistische Berechnungen: deskriptive Statistik (summary, mean, median, sd, quantile, cor), Hypothesen-Tests (t.test, chisq.test, anova), Verteilungen (norm, pois, binom, exp, gamma — rnorm/dnorm/pnorm/qnorm-Familie), Lineare Modelle (lm), Generalisierte Lineare Modelle (glm), Survival Analysis (survival package), Bayesian (rstan, brms). Block Datenmanipulation: dplyr (filter, select, mutate, summarise, group_by, arrange, joins), tidyr (pivot_longer, pivot_wider, separate, unite), data.table für High-Performance auf großen Datenmengen. Block Datenvisualisierung: Base R (plot, hist, boxplot, barplot — schnell, aber unschön), ggplot2 (Grammar of Graphics, Layered Approach mit aes/geom/scale/theme — Industrie-Standard), Plotly für Interaktivität, Shiny für Web-Apps mit R. Block Effizienter Einsatz: Reporting mit R Markdown (HTML, PDF, Word-Output), Quarto als moderne Nachfolge-Generation, Reproducible Research, RStudio-Productivity-Tipps.
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
R: statistisch tiefer, akademisch dominant, ggplot2 als Visualisierungs-Standard. Python: vielseitiger (Web, ML, Automation), industriell dominant. Für reine Datenanalyse mit Statistik-Tiefe: R. Für Production-ML: Python.
tidyverse (dplyr, ggplot2, etc.): moderner, lesbarer Code, ideal für Einsteiger. Base R: traditioneller, performanter, sollte man auch beherrschen. Der Kurs nutzt beides.
Grundlagen ja (lineare Modelle, GLM). Tiefes ML (caret, mlr3, tidymodels) wäre eigener Aufbaukurs.
Ja, AZAV-Anbieter akzeptieren Bildungsgutschein, QCG.
Vorbereitung auf Microsoft-Zertifizierung AZ-801: Storage Spaces Direct, Failover Clustering, Hyper-V, Azure Site Recovery, hybride Active-Directory-Szenarien. Für Senior-Windows-Administratoren.
Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierung MS-102 (M365 Administrator Expert): Microsoft Entra ID, Microsoft 365 Defender, Purview, PowerShell. Für Senior-Cloud-Administratoren.
Vorbereitung auf MD-102 Endpoint Administrator: Microsoft Intune, Endpoint Manager, Geräteverwaltung, Anwendungsverwaltung, Compliance. Für Windows-Client- und Mobile-Device-Administratoren.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
Vorbereitung auf AZ-800: Windows Server Hybrid-Konfiguration mit Active Directory, Hyper-V, Group Policy, Azure File Sync. Für Windows-Administratoren mit Cloud-Wechsel.