An opinionated view of the Tidyverse "dialect" of the R language, and its promotion by RStudio.

[EDi]

Ich versuche, Doktoranden und Mitarbeitern R schmackhaft zu machen, ohne dass ich die Möglichkeit hätte, irgend etwas in einer systematischen Vorlesung schrittweise aufzubauen. Unnötige Fehler die entstehen, weil jemand glaubt, einen Dataframe zu haben, in Wirklichkeit aber einen Dataframe hat, der sich nicht wie einer verhält, helfen bei dieser Mission nicht.

Probiermal das R4DS Buch (gibts auch kostenlos online).
Sie können zwar danach keine Modelle rechnen, aber sie können die Daten aufbereiten und visualisieren.
Ein wichtiger Grudnstein bevor mal zum Modellieren geht.

Danach muss man aber an die Modelle gehen.
Aber nur reine Statistik beibringen - kein R! Das war nämlich bei uns an der Uni das Problem, dass man beides Gelichzeitig gelehrt hat. Da haben sich auch was von wenn sie eine andere Statistik Software weiterverwenden wollen.

Letzter Schritt wäre (für die crack) R als Programmiersprache zur lehren (z.b. Advanced r Buch druchnehmen).

[Hufeisen]

Ich habe R4DS mal zwei, drei Stunden im Zug gelesen und helfe mit diesem "Wissen" hier gelegentlich bei Fragen zu ggplot2 aus. Das ist nun schon 10 Monate her, aber das Grundprinzip ist hängen geblieben. Das muss man dem dahinter liegenden System schon lassen: Es ist sehr intuitiv. Im Detail hakt es natürlich. Für mich ist das Manipulieren der Legende schon ein gefühlter Klassiker, weil man da an mehreren Stellschrauben drehen kann und/oder muss (beispielsweise color = xy in geom oder innerhalb dessen im Argument (aes)). Aber ggplot2 ist definitiv das Aushängeschild.