Summary  
This chapter covers how R categorizes numeric types (double, integer, complex), explains that numbers default to double-precision floating-point, and shows how to append L to specify an integer and manage memory.  

General domain of usage  
Statistical computing

Im vorherigen Abschnitt haben wir beobachtet, dass die Zahl `10` als `double` identifiziert wurde, obwohl sie eine **Ganzzahl** ist. Lassen Sie uns in diese Besonderheit eintauchen.

R kann numerische Werte in mehrere Typen kategorisieren, die sind:
- `double` - repräsentiert reelle Zahlen;
- `integer` - für ganze Zahlen;
- `complex` - für Zahlen mit einem realen und einem imaginären Teil.

Um R zu veranlassen, `10` als `integer` anstelle eines `double` zu erkennen, können Sie `L` an die Zahl anhängen. So können Sie es tun:

typeof(10) # Example of double type
typeof(10L) # Example of integer type

Der Unterschied zwischen `10` und `10L` ist wichtig, weil der Speicherverbrauch unterschiedlich ist — Ganzzahlen benötigen **weniger** Speicherplatz.

R ist eine der beliebtesten Programmiersprachen unter Datenanalysten und Datenwissenschaftlern. R hat eine große Community, die Ihnen bei jedem Problem helfen wird. Außerdem verfügt R über zahlreiche verschiedene Pakete, die zur Lösung verschiedener Probleme entwickelt wurden. Die Sprache kann leicht auf Statistik- und Datenanalyseprobleme angewendet werden. Im ersten Teil werden Sie in die Grundlagen von R eingeführt und mit einzelnen 1-D-Werten verschiedener Typen arbeiten.

Im ersten Abschnitt tauchen Sie in die grundlegenden Elemente von R ein, wie das Generieren von Ausgaben und das Ausführen elementarer Operationen. Dieser Abschnitt endet mit einer Erkundung der Theorie hinter Variablen.

Sie werden mit der Vektorklasse in R vertraut, die auch einzelne Werte verarbeitet. Hier tauchen Sie in die primären Datentypen für einzelne Werte ein und lernen, wie Sie mehrere Werte desselben Typs gleichzeitig verwalten können.

Faktoren, auch bekannt als kategoriale Variablen, sind in der realen Welt weit verbreitet. Beispiele sind Blutgruppen, Währungen, Nationalitäten und Marken. Im Gegensatz zu numerischen Variablen haben Faktoren eine begrenzte Anzahl möglicher Werte.

Understand how to represent and work with structured two-dimensional data. Build confidence in transforming, labeling, and applying operations to matrices for analytical tasks.

Master the most widely used data structure in R for tabular information. Learn to organize, transform, and extract insights from datasets to support data-driven decisions.

Learn how lists extend beyond vectors by storing elements of different types and lengths. Develop the ability to create, access, and modify lists for organizing complex data structures.

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