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R für Programmierer (froscon2025)

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R ist eine statistische Programmiersprache, die sowohl Open Source als auch Freeware ist. Aufgrund ihrer starken Ausrichtung auf Mathematik, Statistik und Datenvisualisierung ist R bei Wissenschaftlern und Hochschulabsolventen, die eine wissenschaftliche Abschlussarbeit anfertigen müssen, sehr beliebt. Wie bei anderen Programmiersprachen ist die Lernkurve sehr steil, aber Einführungskurse und Online-Tutorials helfen dabei. Ist man erst einmal oben, kann man schnell vom Anwender in die Rolle des Entwicklers schlüpfen, und was dann? Hier ein kleiner Ausblick. R ist eine bei Wissenschaftlern beliebte statistische Programmiersprache. Aufgrund ihrer Fähigkeiten zur statistischen Analyse und Visualisierung von Daten sowie einer umfangreichen Sammlung von Erweiterungen wird R in sehr unterschiedlichen Disziplinen eingesetzt. Auch wenn der Einstieg in die Anwendung von R für Anfänger eine Herausforderung sein kann, wird dieser durch ein breites Angebot an Kursen, Dokumentationen und Tutorials erleichtert. Darüber hinaus gibt es mehrere Online-Communities und Foren, in denen aktiv Informationen und Problemlösungen ausgetauscht werden. R ist in verschiedenen Frameworks wie Jupyter Notebook, R Markdown und Quarto implementiert. Darüber hinaus kann R über verschiedene IDEs wie RStudio, VSCode und eclipse angesprochen werden. Je nach Arbeitsumgebung, Disziplin oder Team konzentriert man sich auf bestimmte Werkzeuge aus diesem umfangreichen Angebot. Aber wenn man vom Anwender zum Entwickler in R werden will oder muss, was dann? In diesem Artikel stelle ich eine Auswahl von Werkzeugen vor, die man als R-Entwickler kennen sollte. Damit möchte ich dazu ermutigen, einmal in die Rolle des Entwicklers zu schlüpfen, und andere Softwareentwickler einladen, R eine Chance zu geben. Licensed to the public under http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 about this event: https://programm.froscon.org/2025/events/3290.html
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R ist eine statistische Programmiersprache, die sowohl Open Source als auch Freeware ist. Aufgrund ihrer starken Ausrichtung auf Mathematik, Statistik und Datenvisualisierung ist R bei Wissenschaftlern und Hochschulabsolventen, die eine wissenschaftliche Abschlussarbeit anfertigen müssen, sehr beliebt. Wie bei anderen Programmiersprachen ist die Lernkurve sehr steil, aber Einführungskurse und Online-Tutorials helfen dabei. Ist man erst einmal oben, kann man schnell vom Anwender in die Rolle des Entwicklers schlüpfen, und was dann? Hier ein kleiner Ausblick. R ist eine bei Wissenschaftlern beliebte statistische Programmiersprache. Aufgrund ihrer Fähigkeiten zur statistischen Analyse und Visualisierung von Daten sowie einer umfangreichen Sammlung von Erweiterungen wird R in sehr unterschiedlichen Disziplinen eingesetzt. Auch wenn der Einstieg in die Anwendung von R für Anfänger eine Herausforderung sein kann, wird dieser durch ein breites Angebot an Kursen, Dokumentationen und Tutorials erleichtert. Darüber hinaus gibt es mehrere Online-Communities und Foren, in denen aktiv Informationen und Problemlösungen ausgetauscht werden. R ist in verschiedenen Frameworks wie Jupyter Notebook, R Markdown und Quarto implementiert. Darüber hinaus kann R über verschiedene IDEs wie RStudio, VSCode und eclipse angesprochen werden. Je nach Arbeitsumgebung, Disziplin oder Team konzentriert man sich auf bestimmte Werkzeuge aus diesem umfangreichen Angebot. Aber wenn man vom Anwender zum Entwickler in R werden will oder muss, was dann? In diesem Artikel stelle ich eine Auswahl von Werkzeugen vor, die man als R-Entwickler kennen sollte. Damit möchte ich dazu ermutigen, einmal in die Rolle des Entwicklers zu schlüpfen, und andere Softwareentwickler einladen, R eine Chance zu geben. Licensed to the public under http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 about this event: https://programm.froscon.org/2025/events/3290.html
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