Einführung in die Statistik-Software R zur Datenanalyse

Seit ihrer Entwicklung in den 1990er Jahren hat sich die frei verfügbare Programmierumgebung und -sprache R (https://www.r-projekt.org/) zunehmend zur Standardanwendung für statistische Fragestellungen und Datenanalysen in Wissenschaft und Wirtschaft entwickelt. Die Gründe für die zunehmende Verwendung von R auch in der Versicherungsbranche sind zahlreich, u.a.:

• Durch die Leistungsstärke und die kurzen Innovationszyklen der Programmiersprache bei der Anwendung von Verfahren der Statistik und Datenanalyse (vor allem auch im Bereich des Machine Learnings) ist R insbesondere in diesem Bereich oft das Mittel der Wahl für Statistiker und Data Scientists weltweit.
• Aufgrund der gegenüber herkömmlichen Anwendungen (z.B. MSExcel®, MSAccess®, etc.) überlegenen Möglichkeiten zur Datenverarbeitung, ist R auch für klassische aktuarielle Einsatzgebiete (Bestandsprojektionen, Datenaufbereitung, uvm.) eine interessante Alternative.

Im Rahmen dieses Kurses führen wir die Teilnehmer ausführlich in die Arbeit mit der Programmierumgebung und -sprache R innerhalb der anwenderfreundlichen und frei verfügbaren Entwicklungsumgebung R-Studio (https://www.rstudio.com/) ein. Wir geben einen Überblick über die wesentlichen Eigenschaften der Software und diskutieren ihre Vor- und Nachteile. Nach einer Einführung in die grundlegende Bedienung der Entwicklungsumgebung R-Studio erlernen die Teilnehmer die grundlegende Programmierung mit R, z.B. den Umgang mit den in R vorgesehenen Objekttypen und die Syntax der Programmiersprache. Anschließend vermitteln wir die Möglichkeiten der Datenaufbereitung und -analyse in R. Die Teilnehmer erarbeiten zunächst, wie Daten gehalten und bearbeitet werden können. Anschließend lernen die Teilnehmer, wie Daten deskriptiv ausgewertet, visualisiert und modelliert werden können. Innerhalb der einzelnen Themenblöcke werden auch Teile hilfreicher Bibliotheken behandelt, die dem „State of the Art“ der Programmierung in R entsprechen, u.a. ggplot2, dplyr, data.table. Termine:

• 02., 03., 09. und 10. April 2025, jeweils 8:30 Uhr bis 12:30 Uhr+++ Der Workshop ist ausgebucht – bei Interesse melden Sie sich bitte trotzdem an. Wir führen eine Warteliste und melden uns bei Ihnen sobald der Workshop erneut durchgeführt wird. +++