{"id":32737,"date":"2022-01-24T13:13:29","date_gmt":"2022-01-24T12:13:29","guid":{"rendered":"http:\/\/54.194.80.134.nip.io\/blog\/erste-schritte-mit-r\/"},"modified":"2022-06-18T10:31:46","modified_gmt":"2022-06-18T08:31:46","slug":"erste-schritte-mit-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/erste-schritte-mit-r\/","title":{"rendered":"Erste Schritte mit R"},"content":{"rendered":"\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDie Programmiersprache R geh\u00f6rt zu den beliebtesten Sprachen, wenn es um Data Science und statistische Analyse geht. Das liegt vor allem daran, dass R speziell f\u00fcr einfache statistische Kennzahlen und Datenanalysen entwickelt wurde. R wurde zwar in den fr\u00fchen 90er Jahren entwickelt, aber erst mit dem Aufkommen der Data Science begann man, sich stark darauf zu konzentrieren.<\/strong>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIn diesem Artikel werden wir heute die Programmiersprache R umfassend behandeln. Von der Frage, warum sie so unsch\u00e4tzbar wertvoll ist, bis hin zur Einrichtung und Inbetriebnahme werden wir alles abdecken. Machen Sie sich auch keine Sorgen, wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung haben, denn ich werde alles von Grund auf erkl\u00e4ren. Also, lassen Sie uns ohne Verz\u00f6gerung beginnen.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Warum sollten Sie R verwenden?<\/h2>\r\nAls ich die Sprache R zum ersten Mal erlernte, hatte ich den Eindruck, dass sie nur f\u00fcr statistische Arbeiten geeignet sei. Als ich jedoch weiter fortschritt, erwies sich mein erster Eindruck von R als falsch. R kann tats\u00e4chlich viel mehr als nur statistische Arbeit leisten. Sehen wir uns einige der wichtigsten Gr\u00fcnde an, warum ich gern R verwende.\r\n

1. Leicht anpassbar<\/h3>\r\nGenau wie Python hat auch R eine sehr benutzerfreundliche Syntax. Selbst wenn Sie keine Programmierkenntnisse haben und R nur f\u00fcr Visualisierungen oder Analysen verwenden m\u00f6chten, wird es Ihnen leicht fallen, sich in die Sprache einzuarbeiten.\r\nDie Dokumentation ist erstklassig, und es wird nicht lange dauern, bis Sie das, was Sie wollen, aus der Sprache herausholen, ohne auch nur ein solides Verst\u00e4ndnis der grundlegenden Programmierkonzepte zu haben. Sie k\u00f6nnen die Sprache auch f\u00fcr andere Aufgaben wie die Automatisierung, z. B, RPA<\/a>.\r\n

2. Schnelle Datenanalyse\/Visualisierung<\/h3>\r\nEines der besten Dinge an R ist, dass es vollgepackt ist mit hervorragenden Bibliotheken. Tats\u00e4chlich gibt es \u00fcber 7800 Pakete, mit denen Sie sofort eine Vielzahl von Berechnungs- und Visualisierungsaufgaben durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Es gibt Pakete f\u00fcr fortgeschrittene Analysen, die in anderen Programmiersprachen nur selten zu finden sind.\r\nAu\u00dferdem wird R von einer gro\u00dfen Gemeinschaft unterst\u00fctzt. Data Science-Experten und Statistiker auf der ganzen Welt stehen bereit, um Sie zu unterst\u00fctzen, wenn Sie irgendwo nicht weiterkommen. Es gibt Hunderte von Online-Foren, die man nutzen kann.\r\n

3. Bequeme Implementierung von ML-Algorithmen<\/h3>\r\nDie Implementierung von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen ist in R sehr schnell und effizient. Sie m\u00fcssen sich nicht wie in JAVA um alles von Grund auf k\u00fcmmern. Stattdessen sind die Dinge bereits auf der abstrakten Ebene f\u00fcr Sie angelegt, und es ist auch sehr optimiert.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Die Grundelemente<\/h2>\r\nNachdem wir uns f\u00fcr eine Programmiersprache entschieden haben, ist der erste Schritt eine kleine Einf\u00fchrung in ihre Grundlagen. Es ist wichtig, diese Grundlagen zu kennen, bevor man anf\u00e4ngt, da sie als Bausteine dienen. Gehen wir also einige der wichtigsten Elemente von R durch.\r\n

Objekte<\/h3>\r\nAlles, was Sie in R sehen oder erstellen, ist im Grunde ein Objekt. Lassen Sie sich von diesem Begriff nicht verwirren. Es gibt keine besonderen Voraussetzungen daf\u00fcr, dass etwas als Objekt deklariert wird. Was auch immer es ist, wenn es in R existiert, ist es ein Objekt. Dar\u00fcber hinaus gibt es einige Klassen dieser Objekte, die im Folgenden aufgef\u00fchrt sind:\r\n