Datenanalyse mit R – Statistik, Data Mining und Modellierung

Das LearningKit Data Analysis with R ist ein strukturiertes Lernpaket, das Teilnehmer von den Grundlagen der Programmiersprache R bis zur eigenständigen statistischen Analyse und Modellierung führt. R ist eine der meistgenutzten Sprachen in der Datenwissenschaft, Biostatistik, Wirtschaftsanalyse und Forschung weltweit — mit einem mächtigen Ökosystem an statistischen Paketen und Visualisierungstools. Das Lernpaket deckt alle wesentlichen Kompetenzstufen ab: von ersten Programmierschritten über die Exploration realer Datensätze bis hin zu statistischen Modellen, die in der Praxis täglich eingesetzt werden. Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über eine solide Grundlage für datengetriebene Tätigkeiten in Unternehmen, Forschungsinstituten oder als selbstständiger Data-Analyst.

Modul 1 — Einstieg in die Programmiersprache R Das erste Modul führt systematisch in die Sprachkonzepte von R ein. Teilnehmer lernen die Entwicklungsumgebung kennen, verstehen die Grundstruktur von R-Skripten und beginnen mit einfachen Berechnungen und Datentypen.

• Installation und Einrichtung von R und RStudio
• Grundlegende Syntax: Operatoren, Zuweisungen, Kommentare
• Datentypen in R: numeric, character, logical, integer, complex
• Vektoren, Matrizen, Listen und Data Frames erstellen
• Eingebaute Funktionen und einfache Berechnungen

Modul 2 — Programmierstrukturen in R anwenden Das zweite Modul vertieft die Programmierfähigkeiten durch Kontrollstrukturen und eigene Funktionen. Teilnehmer lernen, wie sie komplexe Abläufe strukturieren und effizienten, lesbaren Code schreiben.

• Bedingte Ausdrücke: if, else, ifelse
• Schleifen: for, while, repeat und Vektorisierung als Alternative
• Eigene Funktionen definieren, dokumentieren und wiederverwenden
• Pakete installieren, laden und in Projekten nutzen
• Fehlerbehandlung und Debugging-Grundlagen in R

Modul 3 — Datensätze in R erkunden und verarbeiten Das dritte Modul widmet sich der praxisnahen Arbeit mit realen Datensätzen. Von der Datenimportierung über Bereinigungsschritte bis zur explorativen Analyse lernen Teilnehmer den vollständigen Datenvorbereitung-Prozess kennen.

• Datenimport: CSV, Excel, Datenbankabfragen
• Datenbereinigung: fehlende Werte, Duplikate, inkonsistente Formate
• Data Wrangling mit dem tidyverse-Ökosystem
• Explorative Datenanalyse (EDA): Zusammenfassungen, Verteilungen, Ausreißer
• Datenvisualisierung mit ggplot2: Balken-, Linien-, Streudiagramme

Modul 4 — Statistische Analyse und Modellierung in R Das vierte und wichtigste Modul vermittelt die statistischen Kernkompetenzen, die in der Praxis gefragt sind. Teilnehmer wenden klassische Methoden auf reale Datensätze an und interpretieren die Ergebnisse sachgerecht.

• Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Varianz, Standardabweichung
• Statistische Tests: t-Test, Chi-Quadrat-Test, ANOVA
• Korrelationsanalyse: Pearson, Spearman
• Lineare Regression: einfach und multipel
• Einführung in Data Mining: Clustering und Klassifikation

Praxis-Block — Angewandte Datenanalyse mit R

• Realen Datensatz aus einer öffentlichen Quelle in R laden und inspizieren
• Fehlende Werte und Duplikate identifizieren und bereinigen
• Daten aggregieren und neue Variablen berechnen
• Verteilung aller relevanten Variablen visualisieren
• Hypothese formulieren und passenden statistischen Test auswählen
• t-Test oder ANOVA durchführen und Ergebnis interpretieren
• Streudiagramm mit Regressionsgerade erstellen
• Lineares Regressionsmodell aufbauen und Güte bewerten
• Residuen analysieren und Modellannahmen prüfen
• K-Means-Clustering auf einem Datensatz anwenden
• Ergebnisse in einem strukturierten R-Markdown-Bericht zusammenfassen
• Skript kommentieren und für Kolleginnen und Kollegen lesbar aufbereiten

Die Praxis-Aufgaben orientieren sich an realistischen Anwendungsszenarien aus Wirtschaft und Wissenschaft. Teilnehmer erleben, wie Datenanalyse in der Praxis abläuft — von der unstrukturierten Rohdatei bis zum interpretierbaren Ergebnis. Alle Module schließen mit Übungsaufgaben ab, die das Gelernte festigen. Am Ende des Lernpakets steht ein vollständiges Analyseprojekt, das Teilnehmer als Portfolio-Stück gegenüber potenziellen Arbeitgebern einsetzen können.

Dieses Lernpaket richtet sich an alle, die mit Daten arbeiten und R als leistungsfähiges Analyse-Werkzeug erlernen möchten.

• Analysten und Statistiker, die ihre Werkzeugpalette um R erweitern wollen
• Data Scientists, die statistische Grundlagen vertiefen und in R umsetzen möchten
• Wissenschaftler und Forscherinnen, die Daten systematisch auswerten müssen
• Business-Intelligence-Profis, die über tabellenbasierte Werkzeuge hinausgehen wollen
• Einsteiger in die Datenwissenschaft mit analytischem Grundinteresse

Das Lernpaket wird überwiegend als Combined Learning oder Online-Seminar angeboten. Instruktoren-geführte Lerneinheiten wechseln sich mit selbstgesteuerten Übungsphasen ab, in denen Teilnehmer eigenständig an R-Skripten arbeiten. Tutoren stehen für individuelle Fragen zur Verfügung. Die Kursmaterialien umfassen Lernvideos, interaktive Übungen und reale Datensätze. Vollzeit- und Teilzeitvarianten sind je nach Anbieter möglich.

Das Lernpaket dauert in der Vollzeitvariante typischerweise drei bis fünf Tage bis zu einer Woche. Bei Teilzeit verlängert sich die Dauer entsprechend. Der genaue Umfang variiert je nach Anbieter und gewähltem Format.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmer ein Lehrgangszertifikat des Anbieters sowie ein international anerkanntes Herstellerzertifikat. Diese Zertifikate belegen die erworbenen Kenntnisse in der Datenanalyse mit R und sind ein anerkannter Qualifikationsnachweis gegenüber Arbeitgebern in Datenwissenschaft, Forschung und Unternehmensanalyse.

R ist in der Datenwissenschaft, Biostatistik, Sozialforschung und Unternehmensanalyse eine der meistgefragten Sprachen. Wer R beherrscht, kann auf ein riesiges Ökosystem an frei verfügbaren Paketen zurückgreifen, darunter tidyverse, ggplot2, caret und viele weitere, die auf nahezu jede Analyseaufgabe zugeschnitten sind. Der Arbeitsmarkt für R-kompetente Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler ist stark und wächst weiter, insbesondere in Unternehmen, die auf datengetriebene Entscheidungsfindung setzen. Die erworbenen Fähigkeiten sind sofort einsetzbar: Wer dieses Lernpaket abgeschlossen hat, kann reale Datensätze eigenständig aufbereiten, analysieren, visualisieren und statistisch modellieren. Das ermöglicht direkte Beiträge zu analytischen Projekten — von der Vertriebsanalyse über klinische Studien bis hin zu wissenschaftlichen Veröffentlichungen. Die Kombination aus statistischem Grundwissen und praktischen R-Kenntnissen ist eine solide Basis für eine Karriere als Data Analyst oder Data Scientist.Eine individuelle Beratung durch den Kursanbieter hilft, den passenden Weg zu identifizieren.