Wer Daten selbst analysieren will, benötigt zum einen Kenntnisse in datenwissenschaftlichen Konzepten und Methoden statistischen Lernens und zum anderen Fertigkeiten in der Programmierung. Erst wenn methodologische und statistische Kernntnisse aus der Datenwissenschaft auf praktische Programmierfertigkeiten treffen, werden eigene Datenanalysen möglich. Der Kurs vermittelt diese für Datenanalysen erforderlichen Fertigkeiten und setzt innerhalb dieses Rahmens die Themenschwerpunkte in Abstimmung mit den Teilnehmenden. Das Themenspektrum umfasst das Arbeiten mit R und R-Bibliotheken (praktische Nutzung der Infrastruktur und Programmieroptionen von R), Datenkonzepte und Datenmanagement zur Vorbereitung und Durchführung von Datenanalysen (z.B. Kodierung, Rekodierung, Subsetting, Handling von NAs, Schreiben von Funktionen), zur Erstellung von Grafiken mit R.