R lernen mit RLab-Kursen
Niels Schwab, Johannes Weidinger
RLab - Skriptbasierte modulare Umweltstatistik (Universitätskolleg 2.0)
Universität Hamburg
RLab-Impressum
Gefördert im Rahmen des „Lehrlabors“ im Universitätskolleg 2.0 aus Mitteln des BMBF (01PL17033)
Dieses Digitale Skript von Niels Schwab und Johannes Weidinger, Universitätskolleg 2.0 / Lehrlabor, Universität Hamburg, ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International Lizenz.
elearn.js Template
Universität Hamburg
Das elearn.js Template von Universität Hamburg ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International Lizenz
Ziel
Um mit RLab-Kursen R direkt in R zu lernen, müssen die Kurse zunächst installiert werden. Wie das ganz einfach geht und was bei der Nutzung der Kurse zu beachten ist, wird in diesem Digitalen Skript beschrieben.
Weiter hinten gibt es generelle Informationen zu den Vorteilen von RLab-Kursen und Erklärungen zu ein paar Begriffen.
Du findest auch Infos, wie ohne Installationsaufwand mit sogenannten Jupyter-Notebooks die Bedienung von R direkt im Browser erlernt werden kann.
Allgemeine didaktische Hinweise zum Lehren und (Selbst-)Lernen mit RLab-Materialien findest Du auch in der Didaktischen Handreichung.
RLab-Kurse bestehen aus mehreren Lessons. Die Bearbeitung einer Lesson nimmt etwa 10 – 20 Minuten in Anspruch. Eine Unterbrechung ist jederzeit möglich, so dass alle Lessons eines Kurses nach und nach bearbeitet werden können.
Voraussetzungen
Um dieses Skript zu verstehen, solltest Du
- R und RStudio installiert haben und
- RStudio mit R verbunden haben und
- Die 4 RStudio-Fenster kennen
Das ist alles in den Digitalen Skripten Installation von R und RStudio und RStudio und R-Skripte beschrieben, schaue gegebenenfalls dort nach und kehre dann hierher zurück!
RLab-Kurse sind für die Nutzung mit Windows-Rechnern optimiert, einige wurden auch auf Linux-Installationen erfolgreich getestet. Erfahrungen mit Apple-Rechnern sind bisher nicht vorhabnden, siehe dazu auch den Hinweis für Mac-Nutzende (unten auf der verlinkten Seite).
Am besten öffnest Du parallel zum Digitalen Skript RStudio, so dass Du die im Folgenden vorgestellten Funktionalitäten direkt ausprobieren kannst. Das Digitale Skript kannst Du auch auf einem Smartphone oder Tablet lesen.
Fragen oder Anmerkungen?
Für Anregungen und Kommentare zur Verbesserung dieses Digitalen Skripts ist das RLab-Team immer dankbar! Du kannst auch Fragen zu den Inhalten stellen! Nutze für all das gerne die Kommentar-Funktion!
Installation der RLab-Kurse
In Kürze: Alle verfügbaren RLab-Kurse und das für die Nutzung erforderliche R-Package ,,swirl" können durch Ausführen von source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R") komfortabel in einem Schritt installiert werden.
Voraussetzung: Die Programme R und RStudio müssen installiert und RStudio mit der richtigen R-Version verbunden sein.
Wie das geht, ist im Digitalen Skript Installation von R und RStudio beschrieben, schaue gegebenenfalls dort nach und kehre dann hierher zurück!
Etwas ausführlicher Schritt-für-Schritt in der folgenden Slideshow:
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RStudio wurde gestartet und R und RStudio sind verbunden wie in Installation von R und RStudio beschrieben.
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Jetzt einfach den Code
source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R")
in die Console kopieren und durch Drücken von <Enter> abschicken. -
Nun wird auf ein Fenster hingewiesen, in dem ein temporärer Speicherort für die Installationsdateien ausgewählt wird.
Dort werden neben den Installationsdateien auch ,,pure" R-Skripte gespeichert, Textdateien mit der Endung ,,.R". Diese R-Skripte ersetzen nicht das Lernen mit den Kursen! Sie ermöglichen aber die Verwendung der Kurs-Inhalte als Vorlage zur Anpassung an eigene Daten und Fragestellungen.
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Achtung! Das Fester öffnet sich häufig hinter dem RStudio-Fenster und kann am besten nach Minimieren des RStudio-Fensters oder in der Taskleiste gefunden werden.
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Nach Auswahl des Speicherorts für die Installations- und R-Skriptdateien ist in der Console zu sehen, wie die Dateien runtergeladen und installiert werden. Das kann bis zu 15 Minuten dauern, aber auch deutlich schnller gehen. Verschiedene erforderliche R-Packages werden automatisch mit installiert.
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Falls bereits zuvor RLab-Kurse installiert wurden, wird gefragt, ob diese überschrieben werden sollen. Die Frage kann mit "Y" (groß) oder "1" bestätigt werden, da dabei evtl. gespeicherte Bearbeitungsstände der Kurse nicht überschrieben werden. Dafür ist aber sichergestellt, immer die aktuellste Version eines Kurses installiert zu haben.
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Falls zuvor bereits mehrere RLab-Kurse installiert wurden, wird die Frage wiederholt gestellt und kann immer mit "Y" (groß) oder "1" bestätigt werden.
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Nachdem die Installation aller Kurse abgeschlossen ist, wirst Du von ,,swirl" willkommen geheißen. Das R-Package swirl ist die Umgebung, in der die RLab-Kurse laufen.
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swirl speichert einen von Dir beliebig wählbaren Namen. Dieser ist so zu sagen Dein ,,Login", wenn Du einen RLab-Kurs abbrechen und zu einem späteren Zeitpunkt fortsetzen möchtest.
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Wenn Du Dich mit diesem Namen zum ersten Mal anmeldest, werden einige Hinweise zur Bedienung der Kurse angezeigt.
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Als nächstes siehst Du eine Übersicht aller verfügbaren RLab-Kurse. Du kannst den gewünschten Kurs durch Eingabe der Nummer starten.
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Jeder RLab-Kurs ist in einzelne Lektionen (Lessons) unterteilt. Du kannst die gewünschte Lesson durch Eingabe der Nummer starten - in der Regel macht es Sinn, mit der ersten zu starten.
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Nach dieser Auswahl geht's direkt los! Am Anfang jeder Lesson wird kurz in die Bedienung des Kurses und das Thema eingeführt, bevor die Aufgaben bearbeitet werden und R direkt in R gelernt werden kann.
Das RLab-Team wünscht viel Spaß und freut sich auf Deine Rückmeldung!
Fragen oder Anmerkungen?
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Start eines RLab-Kurses
So kannst Du einen RLab-Kurs starten und bearbeiten, wenn die Kurse wie auf der vorherigen Seite beschrieben bereits installiert sind:
In Kürze: Du kannst die Lektionen der RLab-Kurse direkt nach dem Start von swirl auswählen und bearbeiten. Dazu sind nur zwei Zeilen Code erforderlich:
library(swirl) # Das R-Package swirl "einschalten"
swirl() # Start von swirl, Auswahl des RLab-Kurses
Etwas ausführlicher in der folgenden Slideshow:
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Als erstes startest Du RStudio und prüfst die Verbindung mit der richtigen R-Version. Dann schaltest Du das R-Package ,,swirl”, mit dem die RLab-Kurse ausgeführt werden, ein. Dazu gibst Du in der Console
library(swirl)ein und drückst ‹Enter›. -
Nun kannst Du Dich bei swirl anmelden. Das ist erforderlich, damit Du angefangene RLab-Kurse zu einem späteren Zeitpunkt fortsetzen kannst. Dazu tippst oder kopierst Du
swirl()in die Console und drückst die ‹Enter›-Taste. Daraufhin erscheint in der Console eine Begrüßungsnachricht - und Du wirst nach Deinem frei wählbaren (Login-) Namen gefragt.
Sofern Du bereits RLab-Kurse innerhalb derselben R-Installation genutzt hast, kannst Du den dabei genutzten Namen eingeben. ansonsten gibst Du einen von Dir beliebig wählbaren Namen einfach hinter der Frage ein und bestätigst mit ‹Enter›.
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Bei erstmaliger Anmeldung erhältst Du jetzt Informationen zur Bedienung der RLab-Kurse. Immer, wenn drei Punkte ... in der Console angezeigt werden, kannst Du ‹Enter› drücken, damit der nächsten Textteil anzeigt wird. Folge einfach den Anweisungen, bis Du bei der Kursauswahl landest:
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Hier kannst Du einen RLab-Kurs starten, indem Du durch Eingabe der entsprechenden Ziffer + ‹Enter› den Kurs auswählst. Mit dem Menüpunkt ,,Bring mich zum Swirl-Kurs-Repository!" könntest Du allgemeinere, englischsprachige Kurse vom ,,Swirl-Kurs-Repository”, einem Online-Speicher, installieren.
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Jeder RLab-Kurs ist in einzelne Lektionen (Lessons) unterteilt. Du kannst die gewünschte Lesson durch Eingabe der Nummer starten - in der Regel macht es Sinn, mit der ersten zu starten. Du kannst die Lesson oder sogar den ganzen RLab-Kurs jetzt durcharbeiten.
Die Bearbeitung einer Lesson nimmt etwa 10 – 20 Minuten in Anspruch. Eine Unterbrechung ist jederzeit möglich, so dass alle Lessons eines Kurses nach und nach bearbeitet werden können. Wenn Du die Lesson bereits angefangen hattest, kommst Du direkt zu der Stelle, an der Du aufgehört hast. -
Zum Verlassen eines Kurses vor dessen Ende kannst Du jederzeit ,,Esc" auf der Tastatur drücken oder, falls das nicht funktioniert,
bye()in die Console eingeben.
Du kannst jederzeit mitswirl()neu starten. Wenn Du R bzw. RStudio beendet hattest, muss zuvor nochlibrary(swirl)eingegeben werden um das R-Package einzuschalten. Nach dem Start und ,,Einloggen" mit Deinem Namen kannst Du zu zuvor angefangenen Lektionen zurückkehren oder etwas Neues beginnen.
Fragen oder Anmerkungen?
Für Anregungen und Kommentare zur Verbesserung dieses Digitalen Skripts ist das RLab-Team immer dankbar! Du kannst auch Fragen zu den Inhalten stellen! Nutze für all das gerne die Kommentar-Funktion!
Fehlermeldungen & Tipps fürs Lernen mit RLab-Kursen
Fehlermeldung statt Lösungshinweis
Abb. 1: Beispiel für eine Fehlermeldung, die durch Eingabe des Namens eines Objekts, das nicht im Environment vorhanden ist, verursacht wurde.
Das RLab-Team versucht die RLab-Kurse so zu gestalten, dass nichts schief gehen kann: Zu allen Fragen gibt es vorgegebene Antworten oder sehr deutliche Hinweise auf die richtige Antwort. Diese werden angezeigt, falls Du beim ersten Versuch einmal daneben lagst. Aus technischen Gründen funktioniert das aber nicht immer: In einigen Fällen wird eine Fehlermeldung an Stelle des Hinweises angezeigt (Abb. 1). Diese können manchmal recht ,,wild" aussehen, wie in Abbildung 2 zu sehen ist.
Abb. 2: Beispiel für eine Fehlermeldung, die durch das Fehlen des Namens eines Objekts verursacht wurde.
Hauptursachen für Fehlermeldungen statt Hinweisen:
Du gibst bei einer Funktion den Namen eines Objekts ein, das es gar nicht gibt (zumindest nicht im Global Environment des RLab-Kurses). Beispiel: Du möchtest mit der Funktion
var()die Varianz des Objekts ph_H2O berechnen und gibstvar(H2O)stattvar(pH_H2O)ein (siehe Abbildung 1).Du gibst bei einer Funktion den Namen eines Objekts nicht ein. Beispiel: Du möchtest mit den Funktionen
diff(range())die Spannweite der Werte des Objekts ph_H2O berechnen und gibstdiff(range())stattdiff(range(pH_H2O))ein (siehe Abbildung 2).Diese Fälle können ähnlich auch im Zusammenhang mit den Namen von Funktionen auftreten, z.B.
mini()stattmin()für die Berechung des Minimums.
Fehlerbehebung:
Leider kann der RLab-Kurs in diesen Fällen die richtige Lösung bzw. einen Hinweis darauf nicht anzeigen und auch nicht auf deutsch auf die Ursache hinweisen. Du kommst an dieser Stelle aber ganz einfach weiter, wenn Du die englische Fehlermeldung richtig interpretierst und die Funktion mit richtigem Objektnamen noch einmal eingibst. Einfach ausprobieren - Du kannst dabei nichts falsch machen!
Alternativ kannst Du immer eine einfache Rechenoperation wie zum Bespiel "1+1" eingeben - daraufhin wird fast immer der zur Aufgabe passende Hinweis angezeigt, der die richtige Lösung enthält.
Falls Du gar nicht weiterkommst: Du kannst jede Frage durch Eingabe von skip() überspringen - das klappt immer!
Kursauswahl: Reihenfolge der Kurse
Abb. 3: Kursauswahlmenü.
Aus technischen Gründen ist das Kursauswahlmenü alphabetisch sortiert (Abb. 3). Es handelt sich nicht um eine thematische oder Schwierigkeitsgraden entsprechende Sortierung! Daher ist etwas Konzentration beim Start eines Kurses gefragt - lasse Dich dabei nicht durch die Namen von Kursen, die Du nicht kennst, irritieren. Schaue einfach nach dem von Dir gewünschten Kurs - er wird sich definitiv in der Liste finden lassen!
Die Lessons der Kurse sind übrigens sinnvoll sortiert - sie bauen oft aufeinander auf und die erste Lesson der Liste ist immer die einfachste und zum Einstieg empfohlen!
Kursauswahl: Das ,,Swirl-Course-Repository" - weitere R-Kurse
Abb. 4: Kurs-Auswahl-Menü: Das ,,Swirl-Course-Repository" hat nichts mit den RLab-Kursen zu tun und sollte nicht ausgewählt werden.
Beim Kursauswahlmenü wird immer auch das ,,Swirl-Course-Repository" angeboten (Abb. 4). Das ist ein Online-Speicher von zahlreichen, überwiegend englischsprachigen Kursen, die auch im von RLab verwendeten R-Package ,,swirl" laufen. Inhaltlich haben diese Kurse aber nichts mit RLab zu tun! Du kannst aber natürlich gerne schauen, was das Swirl-Course-Repository bereit hält.
Ende einer Lektion - Sprung zur Kursauswahl
Die R-Lab-Kurse untergliedern sich in so genannte ,,Lessons". Dabei handelt es sich um kleine Einheiten, die zum Thema des jeweilgen RLab-Kurses passen.
Aus technischen Gründen springt jeder RLab-Kurs am Ende einer Lektion wieder zur Kurs- und nicht zur Lessonauswahl zurück. Das ist leider etwas unfreundlich für Lernende, da Du häufig mit der nächsten Lesson eines Kurses direkt weitermachen möchtest. Da hilft nur: Kursnamen merken und nach Ende einer Lesson den Kurs noch einmal wählen, dann die nächste Lesson.
Steuerung der Kurse
Nach dem Start des R-Packages swirl, in dem alle RLab-Kurse ausgeführt werden, werden in der R-Console einige Hinweise zur Steurung der Kurse angezeigt. Diese lassen sich später nicht ohne weiteres nochmals aufrufen. Hier kannst Du jederzeit darauf zugreifen:
Du kannst swirl bzw. den RLab-Kurs beenden und zur R-Eingabeaufforderung (
>) ausserhalb von swirl zurückkehren, indem Du die >Esc< -Taste drückst.In eingen Situationen geht das nur, indem Du
bye()in die Console tippst und >Enter< drückst.Die beiden ,,Fluchtmöglichkeiten"
bye()und >Esc< sind nicht einfach auseinanderzuhalten.Tipp: Versuche es erst mit >Esc<. Wenn das nicht klappt, tippst Du
bye()ein.Dein Bearbeitungsstand wird gespeichert und Du kannst später nach Eingabe Deines Namens beim Start eines RLab-Kurses wieder an die Stelle zurückkehren und weiter machen.
Immer wenn Du
'...'siehst, ist das die Aufforderung, >Enter< zu drücken, wenn Du fertig mit Lesen und bereit zum Fortfahren bist.Wenn Du
ANTWORTE:siehst oderdie R Eingabeaufforderung (
>) siehst oderDu aufgefordert wirst, aus einer Liste auszuwählen,
heißt das, dass es an Dir ist eine Antwort einzugeben. Wenn Du die Antwort eingegeben hast, drücke >Enter< um fortzufahren.
Wenn Du eine Frage überspringen möchtest, kannst Du
skip()eintippen. Dir wird dann die richtige Lösung angezeigt und die nächste Frage gestellt.Wenn Du den Kurs kurz pausieren möchtest, um etwas anderes mit R zu machen, z.B. um etwas auszuprobieren, kannst Du
play()eintippen.Um dann wieder zum Kurs zurückzukehren, tippst Du
nxt()ein.Wenn du
main()eintippst, kommst du ins Hauptmenü zur Kursauswahl.
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Für Anregungen und Kommentare zur Verbesserung dieses Digitalen Skripts ist das RLab-Team immer dankbar! Du kannst auch Fragen zu den Inhalten stellen! Nutze für all das gerne die Kommentar-Funktion!
Die Vorteile von RLab-Kursen
Mit RLab-Kursen kannst Du R lernen, indem Du R (fast) genauso nutzt, wie im ,,richtigen Leben” - zum Beispiel bei Berechnungen für eine Projektarbeit oder Deine Abschlussarbeit.
swirl ist ein Software-Paket, ein sogenanntes R-Package, um R interaktiv zu lernen. Die RLab-Kurse werden von swirl in R ausgeführt. Dabei wird von Dir nicht einfach nachgemacht, was Lehrende oder die zahlreichen existierenden R-Tutorials vormachen - Du kannst aktiv, problemorientiert und selbstbestimmt Fortschritte erzielen.
R, R-Packages, swirl, RLab-Kurse… - diese Begriffe werden mit den Erklärungen auf der folgenden Seite noch verständlicher.
R, R-Packages, swirl, RLab-Kurse…
R, R-Packages, swirl, RLab-Kurse… - das sind viele neue Begriffe. Sie stehen in folgender Beziehung zueinander:
- R ist das Statistik-Programm - es beinhaltet ,,von Haus aus” viele Funktionen. Zusätzlich gibt es
- R-Packages - Software-Pakete, durch deren Installation R weitere Funktionen hinzugefügt werden können.
- Eins dieser Packages beinhaltet Funktionen, mit denen interaktiv R gelernt werden kann. Das Package heißt swirl.
- Eine Besonderheit des swirl-Packages ist, dass in das Package Kurse installiert werden können. In unserem Fall sind dies die deutschsprachigen RLab-Kurse, die geowissenschaftliche und biologische Beispieldatensätze und in diesen Fächern übliche Standardmethoden verwenden. Es gibt allgemeinere, englischsprachige Kurse für swirl, die aber nichts mit RLab zu tun haben.
Erst nachdem swirl als sogenanntes Package zu R hinzugefügt wurde, kannst Du mit den RLab-Kursen arbeiten. Das geschieht bei der Installation mit source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R") automatisch.
Abb.: Mit R Packages werden Funktionen zu R hinzugefügt. swirl ist eines dieser Packages. swirl kann mit überwiegend englischsprachigen swirl-Kursen genutzt werden - oder mit den deutschsprachigen RLab-Kursen!
R mit Jupyter direkt im Browser lernen
Jupyter Notebooks ermöglichen es, ohne die Installation von zusätzlichen Programmen R direkt im Browser zu lernen und auch generell ,,online" mit R zu arbeiten. Du kannst Jupyter Notebooks betriebssystemunabhängig in jedem Browser ausführen. Der Name setzt sich aus den Anfangsbuchstaben der drei Kernsprachen JUlia, PYTon und R, für die die Notebooks ursprünglich entwickelt wurden, zusammen.
Wenn Du R einfach mal ausprobieren und/oder einen Eindruck von so einem Jupyter Notebook bekommen möchtest, dann findest Du in der folgenden Slideshow alle wichtigen Informationen.
Nutzung der RLab-Kurse mit Jupyter für Mitglieder der MIN-Fakultät
Aktuell ist es nur für Mitglieder der MIN-Fakultät der Universität Hamburg wie in der folgenden Slideshow beschrieben möglich, mit den Jupyter Notebooks zu arbeiten. Generell lassen sich die Notebooks des RLabs aber in jeder Jupyter-Installation nutzen (Hinweise dazu unterhalb der Slideshow).
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Als erstes meldest Du Dich unter diesem Link auf dem Jupyter-Server an. Hier bitte die B-Kennung (z.B. BCD1234; funktioniert nur für Mitglieder der MIN-Fakultät der Universität Hamburg) und das dazugehörige Passwort (ist identisch mit der Anmeldung z.B. in STiNE) eingeben und über „Sign in“ anmelden.
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Nach der erfolgreichen Anmeldung ist diese Übersicht zu sehen. Dies ist die Übersichtsebene der Jupyter Notebooks. Hier können verschiedene Optionen ausgeführt werden (z.B. das Erstellen neuer Ordner, Visualisierung laufender Notebooks etc.).
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Oben rechts kannst Du nun über die Schaltfläche ,,New" und dort durch Klick auf den Menüpunkt ,,R" ein neues R-Skript öffnen.
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Das Skript öffnet sich in einem neuen Tab Deines Browsers.
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Du kannst nun den folgenden Code in das Skript kopieren. Dazu hier einfach markieren, mit Strg+C kopieren und mit Strg+V in das Jupyter-Skript einfügen.
download.file('https://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/JupyteR.zip','Download.zip');
unzip('Download.zip')
Nach dem Einfügen klickst Du oben in der Mitte auf ,,Run" oder drückst Strg + Enter. -
Jetzt werden die Jupyter-Kursdateien in Deinen Account geladen und entpackt. Wenn das erfolgreich war, öffnet sich eine neue Zeile im Notebook.
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Du kannst jetzt zum Home-Tab wechseln. Dort befinden sich die runtergeladenen Kurse (Download.zip), Dein eben verwendetes Notebook (Untitled.ipynb; kann gelöscht werden) sowie ein Ordner, in dem sich die entpackten, startbereiten Kurse befinden (JupyteR). Diesen kannst Du mit einem Klick öffnen.
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Innerhalb des Ordners befinden sich alle RLab-Kurse mit Jupyter, die es aktuell gibt. Als erstes solltest Du mit einem Klick den Kurs ,,Einführung in Jupyter" starten, denn...
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... in diesem Kurs wird alles weitere zur Bedienung der Jupyter-Notebooks erklärt und erste einfache Aufgaben gestellt.
Sollte etwas nicht wie beschrieben funktionieren, kannst Du Dich gerne über die Kommentar-Funktion melden! Viel Spaß mit Deinem ersten RLab-Jupyter-Kurs!
Nutzung der RLab-Kurse mit Jupyter außerhalb der MIN-Fakultät
Die Jupyter-RLab-Kurse lassen sich in jeder Jupyter-Installation nutzen. Dazu ein paar unverbindliche Hinweise:
1) Zunächst werden die Notebook-Dateien benötigt, welche unter den folgenden Links geladen werden können. Speichere Dir die Datei(en) in einem beliebigen Verzeichnis. Zum Start empfehlen wir mindestens das Notebook ,,Einführung in Jupyter" [Rechtsklick und „Ziel speichern unter…“].
- Einführung in Jupyter [Rechtsklick und „Ziel speichern unter…“]
- Funktionen – Erstellen und Erweitern [Rechtsklick und „Ziel speichern unter…“]
- Automatisierung – Einfache Schleifen und Iterationen in R [Rechtsklick und „Ziel speichern unter…“]
- Freies Arbeiten mit Jupyter-Notebook (ein leeres Notebook) [Rechtsklick und „Ziel speichern unter…“]
Weitere Hinweise in der folgenden Slideshow…
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2) Nach dem Download des/der Notebooks muss die Jupyter-Installation aufgerufen werden, in der Regel ist eine Anmeldung erforderlich (Beispielfoto Jupyter MIN Universität Hamburg)
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3) Nach der erfolgreichen Anmeldung ist diese Übersicht zu sehen. Dies ist die Übersichtsebene der Jupyter Notebooks. Hier können verschiedene Optionen ausgeführt werden (z.B. das Erstellen neuer Ordner, Visualisierung laufender Notebooks etc.; Beispielfoto Jupyter MIN Universität Hamburg).
Wir empfehlen zum Einstieg die Einführung in Jupyter Notebooks zu nutzen. Dazu lädst Du über das Portal unter „Upload“ (rechts oben) das Jupyter Notebook ,,Einführung in Jupyter" [Rechtsklick und ,,Ziel speichern unter"] hoch. -
4) Nun öffnet sich ein Fenster, in dem zu dem Verzeichnis, in das Du zuvor die oder das Notebook(s) gespeichert hast, navigiert werden muss. Hier wählst Du das passende Notebook (in diesem Fall „Einführung in Jupyter.ipynb“) über „Öffnen“ aus.
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5) Am Ende muss der Upload in der Jupyter-Übersichtsebene oben rechts nochmal mit „Upload“ bestätigt werden. Dann kann das Notebook verwendet werden (Beispielfoto Jupyter MIN Universität Hamburg).
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6) Über einen Doppelklick auf das Notebook öffnet dieses sich in einem neuen Tab im Browser und Du kannst direkt mit Deinem ersten RLab-Jupyter-Kurs starten! (Beispielfoto Jupyter MIN Universität Hamburg)
Wir empfehlen zum Einstieg den Kurs ,,Einführung in Jupyter", denn in diesem Kurs wird alles weitere zur Bedienung der Jupyter-Notebooks erklärt und erste einfache Aufgaben gestellt.
Fragen oder Anmerkungen?
Für Anregungen und Kommentare zur Verbesserung dieses Digitalen Skripts ist das RLab-Team immer dankbar! Du kannst auch Fragen zu den Inhalten stellen! Nutze für all das gerne die Kommentar-Funktion!
Hier endet der Inhalt dieses Digitalen Skripts. Allgemeine didaktische Hinweise zum Lehren und (Selbst-)Lernen mit RLab-Materialien findest Du auch in der Didaktischen Handreichung.
Auf der folgenden Seite kannst Du die wichtigsten Aspekte mit einer Quiz-Zusammenfassung wiederholen. Oder Du arbeitest jetzt direkt die erste Lesson Deines ersten RLab-Kurses durch! Für eine Lesson benötigst Du etwa zehn Minuten.
Zusammenfassung
Nun kannst Du prüfen, ob Du die Inhalte dieser Einheit verstanden hast. Mit den folgenden Fragen werden die wichtigsten Inhalte dieses Digitalen Skripts zusammengefasst.
(Es können pro Frage mehrere Antworten korrekt sein.)
Was ist swirl?
Welche der folgenden Schritte sind nur einmalig bei der ersten Verwendung von swirl durchzuführen?
Die Wahl eines Namens ist in der Regel ebenfalls nur einmalig erforderlich. Anhand des Namens erkennt swirl, welche Kurse oder Kursteile Du bereits erledigt hast. Du kannst prinzipiell beim Start eines Kurses auch einen neuen Namen auswählen, falls Dir der zuvor benutze entfallen ist oder Du ganz von vorne beginnen möchtest.
Die Auswahl eines Namens ist in der Regel ebenfalls nur einmalig erforderlich. Anhand des Namens erkennt swirl, welche Kurse oder Kursteile Du bereits erledigt hast. Du kannst prinzipiell beim Start eines Kurses auch einen neuen Namen auswählen, falls Dir der zuvor benutzte entfallen ist oder Du ganz von vorne beginnen möchtest.
Du hast einige Schritte kennengelernt, die erforderlich sind, um die RLab-Kurse zu installieren und zu starten. Bringe die Schritte in die richtige Reihenfolge:
Du hast zwei Schritte kennengelernt, die erforderlich sind, um einen RLab-Kurs zu starten, wenn die Kurse bereits installiert sind. Bringe die Schritte in die richtige Reihenfolge:
Welcher der Schritte ist nicht erforderlich, um einen bereits installierten RLab-Kurs zu starten?
Nur zwei Zeilen Code sind regelmäßig erforderlich, um einen RLab-Kurs zu starten:
library(swirl)
swirl()
Super! Jetzt weißt Du, wie Du RLab-Kurse installierst, das erforderliche R-Package swirl einschaltest und RLab-Kurse startest!
Fragen oder Anmerkungen?
Für Anregungen und Kommentare zur Verbesserung dieses Digitalen Skripts ist das RLab-Team immer dankbar! Du kannst auch Fragen zu den Inhalten stellen! Nutze für all das gerne die Kommentar-Funktion!