1 Legende

Die folgende Notation wird in diesem Dokument benutzt:

R Code (den ihr über copy & paste in Euer Script überführen und ausführen könnt) wird so dargestellt:

R_Code() # Hashtag kennzeichnet einen Kommentar; wird von R ignoriert = nicht ausgeführt

Die Ausgabe von Befehlen in R wird hier so dargestellt:

## [1] "Die Ausgabe eines R-Befehls"

Aufgaben zu den einzelnen Kapiteln werden eingerückt dargestellt:

Aufgabe

Lösungen, Zusatzaufgaben sowie sowie wichtige Hinweise und Tipps haben folgende Buttons:

2 Installiere R, Rstudio und R-Pakete

Zunächst installieren wir R und RStudio.

  1. Installiere R, indem du den Anleitungen unter diesem Link folgst.

Nun ist R an sich einsatzbereit - aber noch nicht sehr benutzerfreundlich. Daher:

  1. Installiere RStudio Desktop über diesen Link.

  2. Starte RStudio. Du solltest jetzt etwa folgendes vor dir sehen:

RStudio

1 Hier könnt ihr Skripte schreiben, welche man immer wieder ausführen, überarbeiten und speichern kann.

2 Hier werden euch alle Variablen, Datensets, Funktionen usw. angezeigt, die ihr gerade geladen habt.

3 In der Konsole wird euch der Output ausgeführter Befehle angezeigt und ihr könnt Befehle eingeben, die nicht im Skript gespeichert werden sollen.

4 Hier gibt es gleich mehrere sehr nützliche Reiter. Unter Plots werden erstellte Grafiken angezeigt. Unter Packages können Pakete installiert und geladen werden - dazu gleich noch mehr. Unter Help könnt ihr euch Hilfe zu Befehlen anzeigen lassen - auch dazu kommt später noch mehr.

Bei vielen Vorgehensweisen, die wir uns in der Umweltdatenanalyse anschauen, werden wir nicht die Ersten sein, die sich damit befassen. Hier können R-Pakete nützlich sein. In Paketen können R-AnwenderInnen verschiedene Funktionen zusammenfassen und für andere AnwederInnen verfügbar machen.

  1. Jetzt installieren wir alle Pakete, die wir (voraussichtlich) in diesem Kurs brauchen werden. Dazu gibt es zwei Möglichkeiten:
  1. Geht bei RStudio im Fenster unten links auf den Reiter Packages und dort auf Install. Installiert folgende Pakete (inklusive dependencies): rjson, imager, ncdf4, ggplot2, reshape2, raster

Oder

  1. Nutzt die Konsole:
install.packages(c("rjson","imager", "ncdf4", "ggplot2", "reshape2", "raster"))

Um die Pakete nutzen zu können, müssen sie noch über library() geladen werden. Das erfolgt dann in den Lektionen, wenn die Pakete gebraucht werden.

3 Hole Dir die Kursmaterialien auf Deinen Rechner

Wir haben alles, was Ihr für diesen Kurs an Material braucht, in einem zentralen Repository abgelegt:

https://gitup.uni-potsdam.de/umweltdv/umweltdv.

git-up screenshot

Den Inhalt könnt Ihr Euch einfach über den Download-Button als zip-Archiv runterladen. Speichert und entpackt das Archiv an einem geeigneten Speicherort auf Eurem Rechner. Nennt die Verzeichnisebene oberhalb der eigentlichen Inhalte (also oberhalb der Verzeichnisse “01_environment”, “02_dataframe_basic_vis”, …) der Konsistenz wegen am Besten “umweltdv”.

In der letzten Lektion (Level 7) lernen wir auch noch einen anderen Weg kennen, wie Ihr ein git-Repository einschließlich seiner “History” auf Euren Rechner “klonen” könnt - aber dazu mehr in ein paar Wochen.