{"id":197,"date":"2017-04-14T09:31:34","date_gmt":"2017-04-14T07:31:34","guid":{"rendered":"http:\/\/benedict-witzenberger.de\/wordpress\/?p=197"},"modified":"2019-12-01T19:41:10","modified_gmt":"2019-12-01T18:41:10","slug":"wie-ich-r-gelernt-habe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/benedict-witzenberger.de\/wordpress\/2017\/04\/14\/wie-ich-r-gelernt-habe\/","title":{"rendered":"Wie ich R gelernt habe"},"content":{"rendered":"

Inzwischen professionalisiert sich der Datenjournalismus. Es gibt immer noch Kollegen, die es schaffen, mit Excel Auswertungen zu machen. Das geht. Aber es geht auch anders. Mit R zum Beispiel.<\/p>\n

Ich selbst hatte immer schon ein Faible f\u00fcr Programmiersprachen. Das ganze ist zwar in der Oberstufe ein bisschen eingeschlafen, aber als ich vor meinem Praktikum in der SZ Entwicklungsredaktion die Sprache „R“ gelernt habe, kam mir das Denken zu Gute. Denn die meisten Programmiersprachen sind \u00e4hnlich aufgebaut. Oft unterscheiden sich nur die Syntax und die einzelnen Befehlsnamen. Im Grundsatz sind viele Sprachen sehr \u00e4hnlich.<\/p>\n

Python oder R? Egal!<\/h2>\n

In der Data Science werden oft Python und R verwendet. Der grobe Unterschied: Python kommt aus der Informatikrichtung, R aus der Statistik (Unn\u00fctzes Wissen dazu: die Vorg\u00e4ngersprache hie\u00df „S“). Beide Sprachen haben extrem viele kostenlose Zusatzpakete, so dass sie inzwischen eine sehr \u00e4hnliche Grundfunktionalit\u00e4t haben. Zumindest f\u00fcr den Datenjournalismus. Insofern ist es erst mal zweitrangig, welche Sprache man lernt. Es hilft aber ungemein, \u00fcberhaupt eine zu lernen.<\/p>\n

Denn Programmcode ist super hilfreich, um nachzuvollziehen, was wir in der Datenauswertung gemacht haben. Rein wissenschaftlich betrachtet ist unsere Forschung damit auch sauberer, weil sie wiederholbar ist. Praktisch ist auch, dass wir Programmcode vorbereiten k\u00f6nnen und ihn – wenn neue Daten kommen – einfach nur durchlaufen lassen m\u00fcssen.<\/p>\n

R lernen<\/h2>\n
\"Ein

Ein Auszug aus der R-Konsole.<\/p><\/div>\n

Der Einstieg in R ist ziemlich einfach. Die Sprache steht unter einen freien Lizenz und ist sehr verbreitet in Wissenschaft und Wirtschaft. Daher gibt es sehr viele M\u00f6glichkeiten, einzusteigen. Viele Kurse beschreiben auch, wie man R \u00fcberhaupt installiert – und meistens dazu auch die Oberfl\u00e4che RStudio, die macht das Leben nochmals einfacher (man kann Hilfen zu den Befehlen abrufen und Grafiken direkt anzeigen lassen). Insofern kann man die gro\u00dfen MOOC-Anbieter<\/strong> schon empfehlen:<\/p>\n

„R Programming“ bei Coursera<\/a><\/p>\n

„Data Analysis“ bei Udacity.<\/a> Sehr spannend bei diesem Kurs: Er wurde mit Facebook entwickelt und geht sehr stark auf die Arbeit der dortigen Forscher ein. Man arbeitet also mit vielen echten Daten und lernt neben R auch gleich die Analysetechniken.<\/p>\n

Zus\u00e4tzlich gibt es kleinere Startups<\/strong>, die sich auf das Lernen von Code (und R) spezialisiert haben.<\/p>\n

Die CodeSchool <\/a>hat einen R-Kurs.<\/p>\n

Sehr cool finde ich auch Datacamp<\/a>. Das ist ein Startup, das sich auf Python und R spezialisiert hat. Dort kann man alles lernen, was man braucht. Mit 300 Dollar im Jahr ist es nicht ganz g\u00fcnstig. Der R-Einstiegskurs ist aber gratis.<\/a><\/p>\n

Mit Swirl direkt in R lernen<\/h2>\n

Eine weitere Lernm\u00f6glichkeit, die ich auch sehr ansprechend finde, ist Swirl<\/a><\/strong>. Es l\u00e4uft als R-Library direkt im Hauptprogramm und bietet viele verschiedene kostenlose Kurse. Der Vorteil: Man tippt nicht im Browser, sondern direkt in R, wie man es dann sp\u00e4ter auch bei wirklichen Projekten macht.<\/p>\n

\"Ein

Ein Auszug aus der R-Konsole mit ge\u00f6ffnetem Swirl.<\/p><\/div>\n

Hat man das Grundkonzept mal verstanden, so kann man mit R genauso umfangreich arbeiten, wie mit Python. Ich pers\u00f6nlich benutze Python zum Scrapen und R zum Auswerten – oder um statische Grafiken zu erstellen. Prinzipiell k\u00f6nnte ich sogar interaktive Projekte mit R umsetzen. Und auch Webseiten oder APIs lassen sich damit super auslesen und abfragen. Das ist alles eine Frage der pers\u00f6nlichen Pr\u00e4ferenz.<\/p>\n

R weiterlernen<\/h2>\n

Wenn man die Grundz\u00fcge von R verstanden hat, kann man sich auf verschiedenen Wegen auf dem Laufenden halten und weiterbilden:<\/p>\n

Timo Grossenbacher vom Datenjournalismusteam des SRF hat eine Webseite angelegt, die f\u00fcr verschiedene Arbeitsschritte im Datenjournalismus Tutorials f\u00fcr R enth\u00e4lt. .Rddj<\/strong> ist ein Klicktipp<\/a>!<\/p>\n

Ich pers\u00f6nlich lese gerne R Weekly<\/a><\/strong>. Das ist eine Linksammlung f\u00fcr Projekte und Tutorials mit R.<\/p>\n

Ganz hilfreich kann auch R Bloggers<\/a><\/strong> sein. Die sammeln Blogposts rund um R aus verschiedensten Quellen.<\/p>\n

Es gibt wirklich hunderte von Webseiten, die sich mit R besch\u00e4ftigen, schreibt auch RStudio auf seiner Webseite<\/a>. \u00dcber meine liebsten Libraries blogge ich ein anders Mal. Jetzt aber viel Spa\u00df beim R lernen.<\/p>\n

Weitere Tipps zu guten R-Lernangeboten nehme ich gerne hier auf. Schreibt mir doch bitte!<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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