Seminar R – Fortgeschrittene Programmierung und Automatisierung

Seminarbeschreibung

Wiederkehrende Auswertungen benötigen klar gegliederten Code und definierte Schnittstellen. Das Seminar vertieft R als Programmiersprache und zeigt, wie aus einem funktionierenden Einzelskript ein robuster Arbeitsablauf entsteht. Funktionen erhalten eindeutige Eingaben und Rückgaben; Annahmen werden geprüft und Seiteneffekte bewusst begrenzt.

Ein bestehender Analyseablauf wird schrittweise überarbeitet. Fehlerfälle und unerwartete Eingaben gehören ausdrücklich zu den Übungen. Die Optimierung beginnt mit Messungen statt Vermutungen: Laufzeiten, Speicherbedarf und unnötige Kopien werden untersucht, bevor der Code verändert wird. Die Entwicklung vollständiger R-Pakete wird im gesonderten Paketentwicklungsseminar vertieft.

Zielgruppe

R-Anwender und Entwickler, die größere Skripte pflegen, wiederkehrende Analysen automatisieren oder Code im Team wiederverwenden möchten.

Voraussetzungen

Sichere R-Grundlagen, Datenaufbereitung mit dplyr und erste eigene Funktionen. Kenntnisse zu Data Frames und Listen. Das eigenständige Lesen und Ausführen mehrteiliger Skripte wird vorausgesetzt.

Lernziele

• Funktionen mit klaren Argumenten, Rückgabewerten und Prüfungen entwerfen.
• Vektorisierung und Iteration gezielt für wiederkehrende Verarbeitung einsetzen.
• Fehler systematisch eingrenzen und angemessen behandeln.
• Skripte parametrisiert, protokolliert und ohne interaktive Eingriffe ausführen.

Inhaltsübersicht

1. Funktionsentwurf und Gültigkeitsbereiche
2. Iteration und Listenverarbeitung
3. Programmatische Datenanalyse
4. Fehlerbehandlung und Debugging
5. Leistung und Speicher
6. Automatisierte Skriptläufe

Seminarinhalte

Funktionsentwurf und Gültigkeitsbereiche

Wiederverwendbarer Code erhält eindeutige Verantwortlichkeiten.

• Argumente, Standardwerte und Rückgaben gestalten; globale Zustände vermeiden.
• Lexikalische Gültigkeitsbereiche und Umgebungen anhand kleiner Beispiele untersuchen.
• Eingaben prüfen und Seiteneffekte dokumentieren.

Iteration und Listenverarbeitung

Gleichartige Aufgaben werden konsistent auf mehrere Eingaben angewendet.

• Vektorisierung, Schleifen und purrr-Funktionen situationsgerecht vergleichen.
• Listen und verschachtelte Datenstrukturen sicher bearbeiten.
• Mehrere Dateien verarbeiten und Ergebnisse mit nachvollziehbaren Zuordnungen zusammenführen.

Programmatische Datenanalyse

Fachliche Verarbeitungsschritte werden über Parameter wiederverwendbar.

• Dynamische Spaltenauswahl und einfache Tidy-Evaluation-Muster einordnen.
• Konfiguration von fachlicher Berechnung trennen.
• Typstabilität und konsistente Rückgabestrukturen sichern.

Fehlerbehandlung und Debugging

Fehlerursachen werden nachvollziehbar eingegrenzt.

• Fehler, Warnungen und Meldungen angemessen einsetzen.
• Mit browser, traceback und den RStudio-Debuggingwerkzeugen arbeiten.
• Erwartete Fehlerfälle behandeln, ohne unerwartete Fehler zu verschlucken.

Leistung und Speicher

Optimierung wird durch reproduzierbare Messungen begründet.

• Langsame Abschnitte mit Profiling lokalisieren.
• Unnötige Wiederholungen, anwachsende Objekte und vermeidbare Kopien untersuchen.
• Eine gezielte Verbesserung messen; Parallelisierung mit ihren Kosten und Grenzen einordnen.

Automatisierte Skriptläufe

Ein R-Skript läuft kontrolliert außerhalb der interaktiven Sitzung.

• Mit Rscript arbeiten und Parameter sowie Umgebungsvariablen verarbeiten.
• Protokollierung, Exit-Codes und getrennte Ausgabeverzeichnisse vorsehen.
• Abhängigkeiten und Zufallsstarts festhalten; einen Lauf unter definierten Bedingungen wiederholen.

Praxisprojekt

1. Ein gewachsenes Import- und Auswertungsskript in fachliche Funktionen zerlegen.
2. Argumente, Rückgaben und Prüfungen für jede Funktion festlegen.
3. Mehrere Quelldateien automatisiert verarbeiten und einen absichtlichen Fehler diagnostizieren.
4. Einen messbaren Engpass gezielt verbessern.
5. Den vollständigen Ablauf parametrisiert mit Rscript starten und die Rückmeldungen auswerten.