Effiziente Daten­verarbeitung und Programmierung in R

Passt der Kurs zu dir?

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   Für die Prüfung zum Berufsspezialisten eine IT-Ausbildung, eine andere Ausbildung mit einem Jahr Praxis, Studienleistungen mit zwei Jahren Praxis oder vier Jahre einschlägige Berufspraxis.
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   Logisches Denken und Grundlagen der Mathematik für Algorithmen und Datenstrukturen.
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   Englische Lesefähigkeit für Bibliotheksdokumentation, Fehlermeldungen und Code-Reviews im Team.

Das lernst du

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   Datenmanipulation und Verarbeitung kann oft eine der zeitaufwendigsten Tätigkeiten in einer statistischen Analyse sein. In diesem Kurs werden Fähigkeiten vermittelt um effizient auch mit größeren Datenmengen in R arbeiten zu können. Nach dem Kurs sollen Teilnehmer in der Lage sein effizient in R arbeiten zu können, sowie Datenvorverarbeitung klarer, einfacher und schneller durchführen zu können.
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   Themenschwerpunkte Teil 1: Effiziente Datenverarbeitung in R
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   Kurzer Überblick wichtiger R packages für fortgeschrittene Datenanalyse
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   Schnelle und intuitive Datenmanipulation mit dem dplyr Package

   Wenn viele Datenvorverarbeitungsschritte nacheinander durchgeführt werden, wird Programmcode schnell unübersichtlich und ineffizient (z.B. durch abspeichern unnötiger Zwischenschritte). Das dplyr Package erlaubt sog. chaining-Operatoren, womit R Code wesentlich effizienter und übersichtlicher dargestellt werden kann.
   Split / Apply / Combine in R: Allgemeinen Vorgang einen Datensatz in kleine Teildatensätze aufzuteilen, auf jedem Teildatensatz Operationen auszuführen und die Ergebnisse wieder zusammenzufügen.
   Datenbanken in R
   Einführung in das DBI package und der Nutzung von SQL Anfragen direkt in R
   Vereinfachte Datenbankanbindung mit dplyr und dbplyr
   Kurzer Ausblick zu weiteren R Paketen für spezielle Datenbanken
   Automatisierte Berichterstellung, Reporting und literate Programming
   Einführung in die Markdown Syntax mit Hilfe der Erweiterungspakete rmarkdown bzw. knitr.
   Automatisierte Erstellung von dynamischen Berichten und Präsentationen, um wiederkehrende Analysen zeitsparend zu produzieren und voll reproduzierbar zu gestalten.
   Professionelle Präsentation von Analyseergebnissen durch das gleichzeitige Einbinden von Grafiken, Tabellen und R-Code in Berichten ohne Copy & Paste, z.B. in Dateiformate wie PDF, Word oder HTML.
   Themenschwerpunkte Teil 2: Fortgeschrittene R Programmierung
   Programming with R: Basics
   Anwenden von Kontrollstrukturen (if, else) für bedingte Anweisungen (sog. WENN-DANN-SONST Funktionalität).
   Anwenden von Schleifen (for, while) und apply Funktionen für das effiziente Ausführen von repetitiven und iterativem R-Code.
   Debugging, Exception und Error Handling
   Einführung in die objektorientierte Programmierung mit R mit den beiden beliebtesten Klassensystemen S3 und R6.
   Effizientes Arbeiten mit tabularen Daten und dem data.table Package: Filtering, Selecting, Grouping, Reshaping.
   Effiziente Datenverarbeitung mit funktionaler Programmierung und dem purrr Package: Arbeiten mit Listen und genesteten Datenstrukturen.
   Parallelisierung von R Code
   Software R: dplyr, data.table, DBI, tidyverse, R6, purrr, future, foreach, knitr

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   München

   01.10.2026 · Seminar · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €

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   München

   01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Woche · 500–1.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   Vom Anforderungsmodell zur Architektur

   Mit UML beschreibst du Anwendungsfälle, Klassen und Abläufe, bevor du programmierst. So prüfst du Anforderungen auf Vollständigkeit, Eindeutigkeit und Realisierbarkeit, wie es zu den Aufgaben im Berufsprofil gehört. Beispiel: Du modellierst ein Klassendiagramm für eine Terminbuchung und klärst damit offene Fragen mit der Fachabteilung.

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   Komponenten testen und dokumentieren

   Du leitest Testfälle aus den Anforderungen ab, schreibst Komponententests und hältst Schnittstellen und Datenformate für das Team fest. Beispiel: Du schreibst für eine Rechnungsfunktion Tests, die Rundungsfehler bei Rabatten aufdecken.

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   Backend und mobile Anwendungen

   Aufbaukurse zu Backend-Entwicklung, Frameworks und mobilen Anwendungen zeigen, wie du Datenbanken anbindest und Schnittstellen für Apps bereitstellst. Beispiel: Du entwickelst in C# einen Dienst, der Bestellungen aus einer App entgegennimmt und in der Datenbank ablegt.

Themen

Arbeitsmarkt

Softwareentwickler bundesweit in Zahlen