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Programmieren mit R lernen mit Buchempfehlungen und Videos

Warum R für Data Science | Video

Einführungsvideo in dem die Verwendung und Nutzung von R, statt Python, erklärt wird.

Link zum besprochenen Blogpost: https://blog.ephorie.de/why-r-for-dat… (englisch)

Link zum Blog „Learning Machines“: https://blog.ephorie.de/

Die Ultimative Einführung in R! | Video

Video zur Einführung in R

Link zum besprochenen Blogpost: https://blog.ephorie.de/learning-r-th…
Link zum Blog „Learning Machines“: https://blog.ephorie.de/
Link zum Download von R Project: https://cloud.r-project.org/
Link zu Download RStudio: https://www.rstudio.com/products/rstu… #rstats #datascience #statistics

Buchempfehlungen zum Lernen der Programmiersprache R

Die Bücher zur Programmiersprache R sind nach Schwierigkeitsgrad aufsteigend geordnet.

Die „For Dummies “ Buchreihe geht, als Basisinfo um ins Thema einzusteigen, immer.

R für Dummies: Die Statistik-Programmiersprache verständlich erklärt

Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge – dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht – selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittene Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.
Im Angebot ist eine Vorschau enthalten. Eine Kindle Ausgabe von „R für Dummies: Die Statistik Programmiersprache verständlich erklärt“ wird vorgehalten.

Autoren : Andrie de Vries ist Berater in einem Marktforschungsunternehmen und hat sich auf die statistische Auswertung von Umfragen spezialisiert.
Joris Meys ist Statistiker und R-Programmierer an der Faculty of Bio-Engineering der University of Ghent. Er hat zahlreiche R-Packages entwickelt.
Herausgeber ‏ : ‎ Wiley-VCH; 3. Edition (26. Mai 2021)
Sprache ‏ : ‎ Deutsch
Taschenbuch ‏ : ‎ 432 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 3527719067
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3527719068

Statistik mit R Schnelleinstieg: R einfach lernen in 14 Tagen

• Alle Grundlagen für den Einsatz von R in Studium und Praxis
• Die gängigsten Datenvisualisierungen und Datenanalyseverfahren
• Mit praktischer Nachschlagehilfe für die einzelnen Verfahren

Mit diesem Buch gelingt Ihnen der einfache Einstieg in die statistische Analyse mit der Programmiersprache R. Alle Grundlagen werden in 14 Kapiteln anschaulich und leicht nachvollziehbar anhand von praktischen Beispielen erläutert.

Der Autor führt Sie Schritt für Schritt in die Datenanalyse mit R ein: von den Grundlagen zu Syntax und Datentypen über die Verwendung der grafischen Benutzungsoberfläche RStudio bis hin zur Erstellung von Diagrammen sowie analytischen Verfahren zum Prüfen von Veränderungen, Unterschieden und Zusammenhängen.

Eine praktische Übersicht hilft Ihnen, die passenden Verfahren für jede Aufgabenstellung schnell nachzuschlagen und einfach anzuwenden.

Grundlegende Statistik-Kenntnisse werden vorausgesetzt.

Im Angebot ist eine Vorschau enthalten. Eine Kindle Ausgabe von „Statistik mit R Schnelleinstieg: R einfach lernen in 14 Tagen“ wird vorgehalten

Aus dem Inhalt:

• Alle wesentlichen Grundlagen einfach erläutert
• Einführung in RStudio
• Deskriptive Statistik von Stichproben
• Diagramme für Verteilungen, Veränderungen und Zusammenhänge
• Analytische Verfahren zur Beurteilung von Veränderungen zwischen Zeitpunkten
• Unterschiede zwischen Gruppen
• Ungerichteten und gerichteten Zusammenhängen
• Entscheidungsbaum für die Auswahl der passenden statistischen Tests
• R-Code und alle Beispieldatensätze zum Download

Autor : Björn Walther ist promovierter Wirtschaftswissenschaftler und hat jahrelange Erfahrung im akademischen Bereich, besonders zum Thema Datenanalyse, speziell mit R. Darüber hinaus betreibt er den größten deutschsprachigen YouTube-Kanal zum Thema programmgestützte statistische Auswertungen u.a. mit R.
Herausgeber ‏ : ‎ mitp; 2022 Edition (30. September 2022)
Broschiert ‏ : ‎ 320 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 3747504949
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3747504949

Einstieg in Data Science mit R: Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse

Datenanalyse ist überall angekommen – machen auch Sie mit! Und zwar ohne Vorkenntnisse, ein wenig Schulmathematik genügt. Vor allem Quereinsteiger sind bei diesem Buch richtig wie zum Beispiel Studenten und Studentinnen, Soziologen, Germanisten oder Historiker, sowie Journalisten, die mit quantitativen Methoden beginnen möchten. Ganz gleich, ob Sie Data Science für die Forschung oder im Unternehmen betreiben, hier finden Sie den richtigen Einstieg mit vielen Alltagsbeispielen.

Sie bekommen alles an die Hand, was Sie für den sicheren Einstieg brauchen. Lassen Sie Excel-Tabellen hinter sich und lernen Sie, wie Sie statistische Analysen mit R programmieren.
Auch die mathematischen Grundlagen lernen Sie in diesem Buch kennen, von den Mittelwerten bis zur linearen Regression.
Nach der Lektüre sind Sie in der Lage, ein eigenes Projekt mit ausgewählten statistischen Methoden durchzuführen und Ihre Ergebnisse zu visualisieren.
Das Buch hat den Charakter eines Tutorials – am besten lesen Sie es von vorne nach hinten und arbeiten direkt am Rechner mit, angefangen bei der Installation der Arbeitsumgebung. Sollten Sie die ersten Schritte schon kennen oder später etwas nachlesen wollen, können Sie sich auch einzelne Methoden und Praxisbeispiele herausgreifen.
Für Quereinsteiger und alle Fächer ohne MINT-Schwerpunkt. Im Angebot ist eine Vorschau möglich. Dieses Buch ist nur als gedruckte Ausgabe erhältlich.
Mit allen Grundlagen: Datenanalyse, Programmierung, Statistik

Von der Installation bis zur Visualisierung Ihrer Ergebnisse

Aus dem Inhalt:

• Installation
• Programmieren für Quereinsteiger
• Daten verschiedener Formate laden
• Daten bereinigen
• Mit fehlenden Werten umgehen
• Wachstumsberechnungen
• Mittelwerte
• Lineare Regression
• R Studio
• Einstieg in die Programmiersprache R

Autor : Dr. des. Benjamin Matuzak ist Data Scientist am Max-Planck-Institut für Ethnologische Forschung in Halle.
Herausgeber ‏ : ‎ Rheinwerk Computing; 1. Edition (28. November 2020)
Broschiert ‏ : ‎ 263 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 3836278928
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3836278928

Moderne Datenanalyse mit R: Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren

Die Kaufempfehlung, die Ihnen ein Webstore ausspricht, die Einschätzung, welcher Kunde kreditwürdig ist, oder die Analyse der Werttreiber von Immobilien – alle diese Beispiele aus dem heutigen Leben sind Ergebnis moderner Verfahren der Datenanalyse. Dieses Buch führt in solche statistische Verfahren anhand der Programmiersprache R ein.
Ziel ist es, Leser mit der Art und Weise vertraut zu machen, wie führende Organisationen und Praktiker angewandte Statistik heute einsetzen. Weil sich mit der Digitalisierung auch die statistischen Verfahren verändert haben, vermittelt der Autor neben klassischen Analysemethoden wie Regression auch moderne Methoden wie Textmining und Random-Forest-Modelle. Dabei sind die Inhalte des Buchs durchgehend so aufbereitet, dass sie auch für Leser ohne umfangreiche mathematische Vorkenntnisse verständlich sind. Anhand von Fallbeispielen und Übungen werden die Leser durch alle Phasen der Datenanalyse geführt: Sie lernen, wie Daten eingelesen, aufbereitet, visualisiert, modelliert und kommuniziert werden können. Dabei wird vor allem die Aufbereitung, Umformung und Prüfung der Daten ausführlicher als in anderen Publikationen behandelt, da dieser Teil in der Praxis oft einen wesentlichen Teil des Aufwands ausmacht. Aber auch die Visualisierung bekommt viel Raum, denn gute Diagramme ermöglichen Einblicke, die Zahlen und Worte verbergen.
Mit seinem praxisorientierten Ansatz will das Buch dazu befähigen,

• alle grundlegenden Schritte eines Datenanalyseprojekts durchzuführen,
• Daten kompetent in R zu bearbeiten,
• simulationsbasierte Inferenzstatistik anzuwenden und kritisch zu hinterfragen,
• klassische und moderne Vorhersagemethoden anzuwenden und betriebswirtschaftliche Fragestellungen mittels datengetriebener Vorhersagemodelle zu beantworten.

Sowohl Anwender ohne statistisches Grundlagenwissen als auch Nutzer mit Vorerfahrung lesen dieses Buch mit Gewinn. In verständlicher Sprache und anhand von anschaulichen Beispielen zeigt der Autor, wie moderne Datenanalyse heute funktioniert.

Im Angebot ist eine Vorschau verfügbar. Eine Kindle Ausgabe von „Moderne Datenanalyse mit R: Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren“ ist vorhanden.

Autor : Professor Dr. habil. Sebastian Sauer arbeitet als Hochschullehrer für Wirtschaftspsychologie an der FOM Hochschule für Ökonomie & Management in Nürnberg
Herausgeber ‏ : ‎ Springer Gabler; 1. Aufl. 2019 Edition (7. Februar 2019)
Taschenbuch ‏ : ‎ 583 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 3658215860
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3658215866

Statistisches Programmieren mit R: Eine ausführliche, übersichtliche, spannende und praxiserprobte Einführung

Dieses Buch gibt eine umfassende, didaktisch erprobte Einführung in die statistische Programmiersprache R. Es vermittelt fundierte Kenntnisse zum sicheren und effizienten Einsatz von R zur Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung, Berichterstellung und Simulation. Sein didaktisches Konzept wurde im Rahmen der mit dem Teaching Award der Universität Wien ausgezeichneten Lehrveranstaltung „Statistisches Programmieren“ entwickelt.  Das Buch ist somit sowohl als Lehrbuch in Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium und als Nachschlagewerk für R-Profis bestens geeignet. Im Angebot ist eine Vorschau verfügbar. Dieses Buch ist nur als gedruckte Ausgabe verfügbar. Die Autoren sind in Österreich ansässig.

Der Inhalt:

• Erste Schritte mit R
• Vektorfunktionen für Data Science und Statistik
• Wichtige Hilfsmittel
• Datenstrukturen
• Tools für Data Science und Statistik
• Eigene Funktionen und Ablaufsteuerung
• Datenimport und Datenexport
• Effizienz und Simulation
• Visualisierung von Daten
• Data Science und Statistik in der Praxis

Autoren:
Mag. Daniel Obszelka lehrt unter anderem Programmieren mit R an der Universität Wien und beschäftigt sich im Zuge der Lehre intensiv mit Hochschuldidaktik.
Dr. Andreas Baierl lehrt ebenfalls unter anderem Programmieren mit R an der Universität Wien und verwendet die Software R in seiner täglichen statistischen Praxis als Wissenschaftler und statistischer Berater.
Herausgeber ‏ : ‎ Springer Vieweg; 1. Aufl. 2020 Edition (22. Januar 2021)
Taschenbuch ‏ : ‎ 701 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 3658288418
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3658288419

Datenanalyse mit R: Beschreiben, Explorieren, Schätzen und Testen

Dieses Buch zeigt, wie man mit Hilfe von R alle statistischen Analysen durchführen kann, die üblicherweise im Bachelorstudium Psychologie und ähnlichen Studiengängen durchgeführt werden. Alle Berechnungen werden anhand forschungsnaher Datenbeispiele ausführlich erläutert und können selbst ausprobiert werden.

Nach einer kurzen generellen Einführung in R wird ausführlich erläutert, wie Daten eingelesen und bearbeitet werden können. Danach erklärt das Buch Verfahren der deskriptiven und explorativen Statistik. Die Inferenzstatistik wird durch Ausprobieren und Simulationen eingeführt, gefolgt von einer ausführlichen Darstellung der gängigen inferenzstatistischen Verfahren. Den Abschluss machen die explorative Faktorenanalyse und die Clusteranalyse. Alle Verfahren werden den LeserInnen mittels zahlreicher Datensätze zur Verfügung gestellt, und jedes Kapitel demonstriert die Analysen anhand einfacher und komplexer Datenbeispiele aus dem Forschungsalltag. Nicht zu Unrecht ist R inzwischen in der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse etabliert und manche neueren Verfahren stehen nur dort zur Verfügung. Die LeserInnen werden über das gesamte Buch hinweg immer wieder ermuntert, die Vielfalt und Flexibilität von R selbst auszuprobieren. Im Angebot ist eine Vorschau verfügbar.
Eine Kindle Ausgabe von „Datenanalyse mit R: Beschreiben, Explorieren, Schätzen und Testen“ ist vorhanden.

Das Buch ist in zwei Teile gegliedert

Teil I: Deskriptive und explorative Verfahren (Beschreiben und Explorieren):

– Einführung in R
– Lage- und Streuungsmaße, sowie univariate Verteilungen
– Korrelation und Regression (ungerichtete und gerichtete bivariate Zusammenhänge)
– Effektgrößen

Teil II: Inferenzstatistische Verfahren (Schätzen und Testen)

– Mittelwerte und Unterschiede zwischen zwei Mittelwerten
– Korrelation und einfache Regression
– Mehrere Mittelwerte, unspezifische Vorhersagen: ANOVA
– Mehrere Mittelwerte, spezifische Vorhersagen: Kontrastananalyse
– Nonparametrische Verfahren für nominalskalierte Daten
– Nonparametrische Verfahren für ordinalskalierte Daten
– Multiple Regression: die Basics
– Multiple Regression: einige Varianten
– Resampling-Verfahren

Autoren:
Peter Sedlmeier ist Professor für Psychologie an der TU Chemnitz. Sein Schwerpunkt liegt in der Forschungsmethodik und Evaluation. Er hat Informatik und Psychologie an der Universität in Konstanz studiert.
Markus Burkhardt ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Forschungsmethodik und Evaluation in der Psychologie an der Technischen Universität Chemnitz.
Herausgeber ‏ : ‎ Pearson Studium; 1. Edition (1. Oktober 2021)
Taschenbuch ‏ : ‎ 352 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 3868944125
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3868944129

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