6 großartige R-Pakete, die jeder Anfänger kennen sollte

Du möchtest mit Data Science beginnen? Die Programmiersprache R ist dabei dein Begleiter und bietet eine Vielzahl von Funktionen für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Visualisierung. Tauche in unser Anfänger-Tutorial zu R ein und entdecke sechs wichtige Pakete, die deine Reise in der Data Science unterstützen.

Warum R für Data Science wählen?

R hat sich als Top-Wahl für Data Scientists etabliert. Es ist nicht nur Open-Source, sondern bietet auch eine umfassende Umgebung für Datenanalyse und Grafik.

Wie du R für maximale Effizienz einrichtest

Bevor du dich in die Feinheiten von R vertiefst, ist es wichtig, die richtige Einrichtung zu haben:

1. R Installation

Besuche CRAN (Comprehensive R Archive Network) (opens in a new tab) und stelle sicher, dass du mit der neuesten Version von R arbeitest.

2. RStudio: Deine freundliche Entwicklungsumgebung

RStudio ist nicht nur eine integrierte Entwicklungsumgebung, sondern auch ein Gateway zu effizientem R-Programmieren. Lade dir die kostenlose Desktop-Version von der offiziellen Website von RStudio (opens in a new tab) herunter.

Die Grundlagen: Grundlagen der R-Programmierung

Um die Power von R nutzen zu können, solltest du die grundlegenden Aspekte beherrschen:

Variablenzuweisung: Mit <- wird die Variablendeklaration intuitiv.
```
x <- 5
```
Funktionsaufrufe: Rufe eine Funktion mit ihrem Namen gefolgt von () auf.
```
print(x)
```
Datenstrukturen verstehen: Kenne deine Vektoren, Matrizen, Data Frames und Listen. Sie bilden das Rückgrat der Datenverarbeitung in R.

Top 6 R-Pakete, die jeder Data Scientist kennen sollte

Um deine R-Fähigkeiten zu verbessern, nutze diese Pakete:

1. dplyr: Beherrsche Datenmanipulation

Von der Filterung von Datenzeilen bis zur Änderung von Variablen ist dplyr dein Werkzeugkasten. Vertraut mache dich mit Funktionen wie filter(), select() und mutate().

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

2. ggplot2: Verbessere deine Datenvisualisierung

Mit ggplot2 sprechen deine Daten nicht nur - sie singen! Verstehe die aes()-Funktion und lerne, deine Plots für eine noch bessere Visualisierung zu kombinieren.

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

3. GWalkR (opens in a new tab): Verwandle deine Daten in eine interaktive Visualisierungs-App

GWalkR (opens in a new tab) ist ein interaktives Tool für explorative Datenanalyse (EDA) in R, entwickelt von Kanaries (opens in a new tab). Es integriert die htmlwidgets mit Graphic Walker und kann deinen Arbeitsablauf in der Datenanalyse und Visualisierung vereinfachen, indem es dein Data Frame in eine Tableau-ähnliche Benutzeroberfläche für visuelle Exploration umwandelt.

install.packages("GWalkR")
library(GWalkR)

4. tidyr (opens in a new tab): Die Kunst des Datenbereinigens

tidyr stellt sicher, dass deine Daten sauber und zugänglich sind. Entdecke Funktionen wie spread(), gather() und mehr, um deine Daten perfekt zu strukturieren.

install.packages("tidyr")
library(tidyr)

5. readr: Datenimport und -export beschleunigen

Egal, ob du eine CSV-Datei einliest oder Daten ausgibst, readr vereinfacht alles. Tauche ein in Funktionen wie read_csv() und write_csv().

install.packages("readr")
library(readr)

6. caret: Vereinfachte Maschinelles Lernen

Für das Training von Modellen und maschinelles Lernen in R ist caret unverzichtbar. Trainiere Modelle, mache Vorhersagen und bewerte die Leistung nahtlos.

install.packages("caret")
library(caret)

Zusammenfassung: Die R-Evolution in der Data Science

Mit dem Start deiner Reise in R eröffnet sich dir eine Vielzahl von Möglichkeiten in der Data Science. Während die erwähnten Pakete grundlegend sind, bietet das R-Ökosystem noch viele weitere mit einzigartigen Fähigkeiten. Denke daran, in der Data Science ist das Verständnis deiner Daten von höchster Bedeutung. Während du dich in R weiterentwickelst, stimme immer deine Werkzeuge und Methoden mit den Anforderungen deiner Daten ab.

Starte noch heute deine Reise in R. Die Welt der Daten wartet!