Die interpretierte Programmiersprache R zeichnet sich durch eine hohe Abstraktion aus. So können bspw. komplexe mathematische Operationen mit einem Funktionsaufruf auf ausgewählte Teile einer Matrix angewendet werden. Gleichzeitig werden eine Vielzahl von Paketen für typische Aufgaben bereitgestellt, was die Produktivität der Programmierer steigert. Dies lässt sich auch anhand der Popularität der quelloffenen Programmiersprache im TIOBE Index sehen. Im Verlauf der letzen 10 Jahre hat sich die Verbreitung und Wichtigkeit der Programmiersprache stark erhöht TIOBE Index für R. So ist R in einigen wissenschaftlichen Forschungsrichtungen, wie der Statistik und Bioinformatik, heute in der Praxis nicht mehr weg zu denken. R kann darüber hinaus vielseitig eingesetzt werden.

Im Seminar werden wir wichtigste Funktionalität der Programmiersprache kennenlernen und wichtige Pakete aus dem R Archiv Netzwerk besprechen.

Die Veranstaltung findet in deutscher Sprache statt (zu Lernzwecken können Ausnahmen vereinbart werden), das Lehrmaterial ist typischerweise in Englisch verfasst.

Beachten Sie auch unsere allgemeinen organisatorischen Hinweise zu Proseminaren.

Das Projekt eignet sich für Studierende der Informatik in den Diplom- und Bachelorstudiengängen. Studierende anderer Studiengänge müssen die Anrechnung mit dem jeweiligen Prüfungsausschuss klären.

Interessierte Zuhörer sind auch herzlich willkommen.

• Prof. Dr. Julian Kunkel (Ansprechpartner)
• Jakob Lüttgau
• Eugen Betke

Die folgende Liste soll einen Eindruck vermitteln, welche Inhalte besprochen werden, die Liste wird in Kürze aktualisiert.

1. Einführung in R
2. Datenstrukturen
3. Entwicklungsumgebungen bspw. RStudio
4. Paketentwicklung mit devtools, testthat, roxygen2
5. Nutzung von C++ Code mit Rcpp
6. Plotten mit ggplot2
7. Interaktive Web basierte Graphiken mit ggvis
8. Reporting mit Shiny, Markdown
9. Datenmanipulation mit plyr, dplyr, and reshape2
10. R für Statistiker (+ ein paar Grundlagen der Statistik)
11. Einführung und Verarbeitung von Zeitserien
12. Funktionen und Formeln in R (Und Anwendung bspw. Modelle aus der Statistik)
13. Maschinelles Lernen (Prediction: Klassifikation, Regression)
14. Clusteranalyse
15. Analyse von geographischen Daten (sp, maptools)
16. Verarbeiten von (wissenschaftlichen) Daten (HDF5, NetCDF, XML)
17. Sprachverarbeitung
18. Data cleaning
19. Lösen von Gleichungssystemen und symbolische Gleichungen
20. HPC mit R (R + Rmpi + OpenMPI)

Bei einem allgemeinen Einführungstermin werden Grundlagen vermittelt und die Themen zugewiesen. Nach der Festlegung der Themen soll der Inhalt mit dem jeweiligen Betreuer diskutiert werden.

• 06.04.16 – Einführung – Folien
• 27.04.16 – (Vorsicht wir sind in Raum 023)
  • Einführung in R – Michael Zwinkel ¹⁾ – Code Präsentation Bericht
  • Datenstrukturen – Dominik Scheinert ²⁾ – Code Präsentation Bericht
• 04.05.16
  • Entwicklungsumgebungen bspw. RStudio - Meik Dachs ³⁾
  • Datenmanipulation mit plyr, dplyr, and reshape2 - Vu Hung Quan ⁴⁾ – Code Präsentation Bericht
• 11.05.16
  • R für Statistiker (+ ein paar Grundlagen der Statistik) - Benjamin Cordt ⁵⁾
  • Einführung und Verarbeitung von Zeitserien - Isabella Tran ⁶⁾ – Code Präsentation Bericht
• 18.05.16 – Termin fällt aus
• 25.05.16 (Vorsicht wir sind im Institut für Meereskunde (Bundesstraße 53), Raum 133 im 1. Stock (Treppe hoch, dann links vor dem Eingang zum MPI-M))
  • Verarbeiten von (wissenschaftlichen) Daten (HDF5, NetCDF, XML, JSON) - Ferrin Braatz ⁷⁾
  • Plotten mit ggplot2 - Anne Kunstmann ⁸⁾ – Code Präsentation Bericht
• 01.06.16
  • Funktionen und Formeln in R (Und Anwendung bspw. Modelle aus der Statistik) - Daniel Laskow ⁹⁾ – Code Präsentation Bericht
  • Maschinelles Lernen (Prediction: Klassifikation, Regression) - Sven Schmidt ¹⁰⁾
• 08.06.16
  • Clusteranalyse - Artjom Zink ¹¹⁾
  • Lösen von Gleichungssystemen und symbolische Gleichungen - Kolja Hopfmann ¹²⁾Code Präsentation Bericht
• 15.06.16 (Vorsicht wir sind in Raum 023)
  • Nutzung von C++ Code mit Rcpp (paralleler Code), optional parallel - Oliver Heidmann ¹³⁾ – Code Präsentation Bericht
  • Interaktive Web basierte Graphiken mit ggvis - Alexander Lunge ¹⁴⁾ – Code Präsentation Bericht
• 22.06.16 – Termin fällt aus
• 29.06.16 – Termin fällt aus
• 06.07.16
  • Maschinelles Lernen - Nils Töllner ¹⁵⁾
  • Analyse von geographischen Daten (sp, maptools) - Tobias Nottelmann ¹⁶⁾
  • Sprachverarbeitung - Carolin Graaf ¹⁷⁾
• 13.07.16
  • Data cleaning - Stefan Thieß ¹⁸⁾ – Code Präsentation Bericht
  • Bildverarbeitung - Tobias Klinke ¹⁹⁾ – Code Präsentation Bericht

• The Comprehensive R Archive Network: https://cran.r-project.org/
• Für Statistiker: https://cran.r-project.org/doc/contrib/Sawitzki-Einfuehrung.pdf
• https://cran.r-project.org/other-docs.html
• https://cran.r-project.org/web/views/
• http://www.heise.de/developer/artikel/Datenanalyse-mit-R-Teil-2-1847554.html