R ist die De-facto-Standardsprache für statistisches Rechnen und hat damit auch im Bereich von Data Science, in dem statistische Analysen eine tragende Rolle spielen, eine breite Akzeptanz gefunden. Die relativ sanfte Lernkurve ist ein großer Vorteil, aber die wahre Stärke von R liegt in der Vielzahl der verfügbaren Erweiterungspakete, z.B. im offiziellen Comprehensive R Archive Network (CRAN). Die Vielfalt der verfügbaren Methoden des statistischen Lernens ist mit keiner anderen Software vergleichbar.
Die Bündelung Ihrer R-Skripte in einem R-Paket hat viele Vorteile: Es erhöht nicht nur die Chance, dass Sie Ihren eigenen Code wiederverwenden, sondern es ermutigt Sie auch, sauberen und gut dokumentierten Code zu schreiben, was das Verständnis auch Monate und Jahre nach der Erstellung erheblich erleichtert. Sie fördert damit auch den Austausch von Code zwischen Menschen und Systemplattformen.
In diesem Workshop entwickeln wir ein R-Paket von Grund auf neu. Wir werden die Struktur von R-Paketen untersuchen, bevor wir unseren eigenen Code schreiben und daraus ein Paket erstellen. Dabei achten wir darauf, nicht nur die Funktionen, sondern auch das Paket selbst angemessen zu dokumentieren.
