R-Komplettkurs für Datenanalyse: R-Programmiergrundlagen, statistische Analyse, Data Mining, Modeling, ggplot2-Visualisierung.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 25. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
R ist die Programmiersprache für statistische Analysen, in Akademia dominant und in der Industrie für spezialisierte Analytics weit verbreitet. Dieser LearningKit vermittelt R von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Analyse-Techniken. Block Getting Started with R Programming: R installieren (CRAN), RStudio Desktop als Standard-IDE, RStudio Projects für reproduzierbare Workflows, R-Sessions und Working Directory, Packages installieren (install.packages) und laden (library), CRAN vs. Bioconductor vs. GitHub-Pakete. Block Applying and Using R Programming Structures: Atomic Vectors (numeric, integer, character, logical), Data Frames als zentrale Datenstruktur, Lists als heterogene Container, Matrix für 2D-Daten, Factors für kategorische Variablen. Block Functional Programming with R: First-Class-Functions, Lambda-Ausdrücke (function(x) x*2), apply-Familie (lapply, sapply, mapply, vapply als bessere Alternative zu for-Loops), Pipe-Operator (|> Base R oder %>% magrittr), purrr-Package für Functional Programming auf höherem Niveau (map, pmap, walk). Block Data Import/Export: CSV (read.csv vs. readr::read_csv vs. data.table::fread für Performance), Excel (readxl-Package), JSON (jsonlite), Datenbanken (DBI + RSQLite/RPostgres/odbc), APIs (httr für HTTP-Requests, rvest für Web-Scraping). Block Datenanalyse in R — Exploration: Daten inspizieren (str, summary, head, tail, glimpse from dplyr), fehlende Werte identifizieren (is.na, complete.cases), Outlier-Erkennung mit Boxplots, Visualisierung mit ggplot2 (Layered Grammar of Graphics — aes/geom/scale/theme), interaktive Charts mit plotly. Block Datenmanipulation mit tidyverse: dplyr (filter, select, mutate, summarise, group_by, arrange, joins), tidyr (pivot_longer, pivot_wider, separate, unite), stringr für String-Manipulation, lubridate für Date-/Time-Handling. Block Wichtige statistische Konzepte: deskriptive Statistik (Mittelwert, Median, SD, Quartile), Verteilungen (Normal, Poisson, Binomial — rnorm/dnorm/pnorm/qnorm-Familie), Hypothesen-Tests (t.test, chisq.test, anova, kruskal.test), Korrelation (cor, cor.test), Konfidenzintervalle. Block Modeling und Data Mining: lineare Modelle (lm), generalisierte lineare Modelle (glm — Logistic Regression, Poisson Regression), Decision Trees (rpart), Random Forest (randomForest), Cluster-Analyse (kmeans, hclust für hierarchisches Clustering), Principal Component Analysis (prcomp), Time Series (ts, forecast-Package mit ARIMA), Survival Analysis (survival-Package). Block Machine Learning mit caret und tidymodels: caret als All-in-One-Wrapper für viele ML-Algorithmen, tidymodels als moderner Nachfolger im tidyverse-Stil (recipes, parsnip, tune, workflows). Block Reproducible Research: R Markdown für Dokumente mit Code+Output, Quarto als moderne Nachfolge-Generation, renv für virtuelle Umgebungen.
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. Python: vielseitiger (ML, Web, Automation), industriell dominant. Beide haben ihre Berechtigung.
tidyverse: moderner, lesbarer, ideal für Einsteiger. Base R: traditioneller, performanter. Der Kurs nutzt tidyverse als Standard.
tidymodels ist moderner Nachfolger, im tidyverse-Stil. caret ist etablierter, mehr Algorithmen out-of-the-box. Für neue Projekte: tidymodels empfohlen.
Ja, AZAV-Anbieter akzeptieren Bildungsgutschein, QCG.
Einstieg in Python: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Fehlerbehandlung. Grundlage für Datenanalyse, Web-Entwicklung, Scripting und Automation. Keine Programmier-Vorkenntnisse nötig.
Sprachenübergreifender Einstiegskurs für Software-Entwicklung: Grundlagen-Konzepte, Programmiersprachen-Vergleich (Python, Java, C#, JavaScript), UML-Modellierung und SQL. Brücke aus dem Quereinstieg in einen spezialisierten Entwickler-Kurs.
Vertiefung nach dem Python-Grundkurs: objektorientierte Programmierung, Vererbung, GUI-Entwicklung, Datei- und Datenbank-Zugriff. Voraussetzung für Junior-Python-Entwickler-Positionen.
Von gestaltendem Webdesign zur echten Web-Entwicklung: JavaScript, jQuery, PHP und Ajax. Eigene Plugins anpassen, Slideshows steuern, dynamische Inhalte einbinden. Brücke für Designer mit Code-Ambition.
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.