Interaktiv R lernen — direkt in der R-Konsole mit swirl und DSBswirl
swirl ist ein R-Paket, das interaktive Lernkurse direkt in der R-Konsole ermöglicht. Studierende können in ihrem eigenen Tempo R-Befehle üben und erhalten sofortiges Feedback – ohne die R-Umgebung verlassen zu müssen.
Das DSBswirl Paket enthält speziell für die Data Science in der Biologie-Kursreihe entwickelte swirl-Kurse. Die Kurse sind auf die Vorlesungsinhalte abgestimmt und eignen sich ideal zur Vor- und Nachbereitung.
Verfügbare DSBswirl-Kurse
Deutsche Kurse
| Kurs | Thema | Begleitend zu | Anzahl Lektionen |
|---|---|---|---|
| DSB-01 | R Grundlagen | DS 1 | 16 |
| DSB-02 | Datenexploration mit R | DS 1 | 8 |
| DSB-03 | Datenaufbereitung und Tidyverse | DS 1 | 7 |
| DSB-04 | Datenvisualisierung mit ggplot2 | DS 1 | 16 |
| DSB-05 | Handling spezieller Datentypen | DS 1 | 7 |
| DSB-06 | Fortgeschrittene R Programmierung | DS 3 | 6 |
Englischer Kurs
| Kurs | Thema | Anzahl Lektionen |
|---|---|---|
| Data analysis with R | Fundamentals, Tidyverse, Visualization, Linear Regression | 16 |
Installation auf dem eigenen Rechner
Auf unserer Posit Workbench sind beide Pakete bereits installiert!
1. Installation der Pakete
# swirl installieren (falls noch nicht vorhanden)
install.packages("swirl")
# DSBswirl installieren (von Github)
if (!require("remotes")) install.packages("remotes")
remotes::install_github("uham-bio/DSBswirl")2. DSBswirl-Kurse installieren
library(DSBswirl)
# Alle Kurse installieren
DSBswirl::install_dsb_courses()Bei Erfolg erscheint für jeden der 6 Kurse: | Kurs erfolgreich installiert!
Kurse starten
# swirl starten
library(swirl)
swirl()Du wirst nach einem frei wählbaren Namen gefragt — damit kannst du angefangene Lektionen später fortsetzen.
Bedienung während der Lektionen
| Eingabe | Beschreibung |
|---|---|
swirl() |
swirl starten und Kurs auswählen |
... + ENTER |
nächsten Textabschnitt anzeigen |
skip() |
aktuelle Frage überspringen |
play() |
frei in R experimentieren |
nxt() |
nach play() zur Lektion zurückkehren |
main() |
zum Hauptmenü zurückkehren |
bye() |
Fortschritt speichern und beenden |
info() |
diese Optionen anzeigen |
| Esc | swirl jederzeit verlassen |
Eine Lektion dauert typischerweise 10–20 Minuten. Unterbrechungen sind jederzeit möglich — beim nächsten Start wird dort weitergemacht, wo aufgehört wurde.
Nach dem Start von swirl() wähle den gewünschten Kurs aus der Liste aus. Du kannst jederzeit mit bye() unterbrechen und später an derselben Stelle fortfahren.
Weiterführende Links
- DSBswirl auf GitHub – Quellcode und Dokumentation
- swirl Projektseite – Offizielle swirl-Webseite
RLab-Kurse
Im Rahmen des Lehrlabors RLab (Universitätskolleg 2.0, gefördert vom BMBF 2017–2019) entstanden weitere swirl-Kurse für Biologie, Geografie und Meteorologie. Alle Kurse können unabhängig voneinander und auch im Selbststudium genutzt werden.
Biologie
| Kurs | Sprache | Download |
|---|---|---|
| Data Analysis with R — begleitend zur Lehrveranstaltung Data analysis with R (IMF, UHH) | EN | 📦 .swc |
| Statistik & Programmierung mit R — ehem. Bachelorkurs BMARSYS-6 (Marine Ökosystem- und Fischereiwissenschaften) | DE | 📦 .swc |
| Datenaufbereitung mit tidyr — Marine Ökosystem- und Fischereiwissenschaften | DE | 📦 .swc |
| Daten visualisieren mit ggplot2 — Fachbereich Biologie | DE | 📦 .swc |
Geografie & Meteorologie
| Kurs | Fach | Download |
|---|---|---|
| R Grundlagen | Geografie | 📦 .swc |
| Daten einlesen und kennenlernen | Geografie | 📦 .swc |
| Deskriptive Statistik mit bodenkundlichen Daten | Physische Geografie | 📦 .swc |
| Deskriptive Statistik Geländeklimatologie | Physische Geografie | 📦 .swc |
| Datenhandling und Visualisieren von Klimadaten | Meteorologie | 📦 .swc |
| Deskriptive Statistik und Vergleiche meteorologischer Zeitreihen | Meteorologie | 📦 .swc |
Die RLab-Kurse werden über eine lokale .swc-Datei mit der Funktion install_course() installiert. Die .swc-Dateiendung wird auch von der Firma Adobe im Zusammenhang mit der Multimedia-Plattform flash verwendet. Die .swc-RLab-Dateien (swirl course) haben damit nichts zu tun und es macht keinen Sinn, die Dateien mit der entsprechenden Adobe-Software zu öffnen, falls diese auf deinem Rechner installiert ist.
Zum Download der Kursdateien bitte mit Rechtsklick wählen und dann ‚Ziel speichern unter…’.
Anschließend in die R Konsole folgenden Befehl eingeben und mit ‹Enter› bestätigen:
install_course(swc_path = "/Dateipfad/Dateiname.swc")Du solltest jetzt in der Konsole ‚| Kurs erfolgreich installiert!‘ sehen.
Das RLab-Projekt wurde von 2017–2019 als Lehrlabor des Universitätskollegs 2.0 der Universität Hamburg gefördert (BMBF 01PL17033). Projektleitung: Prof. Jürgen Böhner; konzeptionelle Entwicklung: Niels Schwab. Beteiligt waren Lehrende aus Geografie, Meteorologie, Biologie und Marine Ökosystemwissenschaften sowie studentische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.