In diesem Modul werden wir uns mit den grundlegenden Datentypen und -strukturen in R befassen. Von grundlegenden Typen wie Ganzzahlen und logischen Werten bis hin zu komplexen Strukturen wie Matrizen, Arrays und Datenrahmen werden wir diese Elemente erforschen und manipulieren, um eine solide Grundlage für die Datenwissenschaft zu schaffen.

In diesem Modul werden wir uns mit den wichtigsten Programmierkonstrukten in R beschäftigen. Wir werden Operatoren, Schleifen und Funktionen behandeln und dabei sowohl theoretische Kenntnisse als auch praktische Erfahrungen durch Übungen vermitteln, die es uns ermöglichen, Aufgaben zu automatisieren und effizienten Code zu schreiben.

In diesem Modul lernen wir den Umgang mit Datenimport- und -exportprozessen in R. Vom Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen bis zum Speichern und Teilen von Ergebnissen werden wir auch Web Scraping-Techniken erkunden, um wertvolle Informationen aus Online-Quellen zu extrahieren.

In diesem Modul werden wir wesentliche Techniken der Datenmanipulation in R beherrschen. Wir werden lernen, effiziente Datenpipelines zu erstellen, Datenuntermengen zu filtern, große Datensätze zu aggregieren und Datenstrukturen umzugestalten. In Übungen werden wir unsere praktischen Fähigkeiten anhand von realen Herausforderungen vertiefen.

In diesem Modul werden wir Datenvisualisierungstechniken mit R erkunden. Von statischen Plots mit ggplot2 bis hin zu interaktiven Visualisierungen mit plotly und leaflet werden wir lernen, Dateneinblicke effektiv zu kommunizieren. Praktische Übungen werden unsere Fähigkeiten zur Erstellung überzeugender visueller Erzählungen verbessern.

In diesem Modul werden wir uns mit fortgeschrittenen Techniken der Datenmanipulation befassen. Wir werden lernen, Ausreißer und fehlende Daten zu erkennen und zu verwalten, um robuste Analysen zu gewährleisten. Darüber hinaus werden wir reguläre Ausdrücke für eine leistungsstarke Datenmanipulation in Textform erforschen und unsere Datenverarbeitungsfähigkeiten verbessern.