Datenhandling

Hier sind alle Lerninhalte rund um das Thema ,,Datenhandling“ zusammengefasst.

Es handelt sich dabei um Digitale Skripte und RLab-Kurse, die unter anderem den Im- und Export von Daten und die Auswahl von Teildatensätzen, aber auch Grundlagen wie Skaleniveaus und Datenformate in R behandeln. Mit den RLab-Kursen kannst R direkt in R lernen, die Digitalen Skripte bieten in einem interaktiven Format ergänzende Informationen.

Daten einlesen und kennenlernen

Daten einlesen und kennenlernen

In diesem RLab-Kurs importierst Du Daten in R, verschaffst Dir einen Überblick über sie und wählst Teildatensätze aus.

  • Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R")

  • Kursauswahl und Start durch Eingabe von library(swirl) und swirl() in die R Console

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Datenhandling und Visualisieren von Klimadaten

Datenhandling und Visualisieren von Klimadaten

In diesem RLab-Kurs lernst Du unter anderem Datentypen kennen und erstellst und visualisierst Zeitreihen-Objekte – anhand von Klimadaten.

  • Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R")

  • Kursauswahl und Start durch Eingabe von library(swirl) und swirl() in die R Console

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Data analysis with R

Data analysis with R

In diesem umfangreichen, englischsprachigen RLab-Kurs lernst Du einfache R-Grundlagen sowie unter anderem Datenhandling, Visualisierung und Modellierung.

  • Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R")

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Statistik und Programmierung mit R

Statistik und Programmierung mit R

Mit diesem RLab-Kurs erhältst Du eine Einführung in Statistik und Programmierung mit R – die Beispieldaten stammen aus den Marinen Ökosystem- und Fischereiwissenschaften.

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Datenaufbereitung mit tidyr

Datenaufbereitung mit tidyr

Mit diesem RLab-Kurs erhältst Du eine Einführung in die Datenaufbereitung mit dem R-Package tidyr – die Beispieldaten stammen aus den Marinen Ökosystem- und Fischereiwissenschaften.

  • Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R")
  • Kursauswahl und Start durch Eingabe von library(swirl) und swirl() in die R Console
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