Allgemeine Informationen
| Veranstaltungsname | Übung: Geographische Datenanalyse und -visualisierung mit R |
| Veranstaltungsnummer | 7540 |
| Semester | SS 2023 |
| Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden | 16 |
| erwartete Teilnehmendenanzahl | 15 |
| Heimat-Einrichtung | Institut für Geographie |
| beteiligte Einrichtungen | Physische Geographie mit Schwerpunkt Klimaforschung |
| Veranstaltungstyp | Übung in der Kategorie Lehre |
| Erster Termin | Dienstag, 18.04.2023 10:00 - 11:30, Ort: (1014/B) |
| Voraussetzungen | Keine Programmierkenntnisse oder R Kenntnisse nötig |
| Lernorganisation |
- Interaktives Erarbeiten und Ausführen von R Quarto Skripten - Praxisnahes Arbeiten mit geographischen Daten (Einlesen, Aufbereiten, Prozessieren, Visualiseren, Interpretieren) - Übungsverwaltung über Digicampus |
| Leistungsnachweis |
- Regelmäßige Anwesenheit - 50% der maximal insgesamt zu erreichenden Punkte auf R Programmieraufgaben und Kurz-Aufgaben (z. B. MC) |
| Online/Digitale Veranstaltung | Veranstaltung wird in Präsenz abgehalten. |
| Hauptunterrichtssprache | deutsch |
| Literaturhinweise | siehe Wiki |
| Sonstiges |
In dieser Lehrveranstaltung werden wir die Programmiersprache R von Grund auf erlernen. Es sind keine Programmierkenntnisse nötig. Die einzelnen Themenbereiche werden zusammen mit den Studierenden in interaktiven R Skripten erschlossen. So besteht stets die Möglichkeit theoretisch vorgestellte Inhalte direkt praktisch anzuwenden und mit eigenen Notizen zu ergänzen. Nachdem die Grundlagen in R erarbeitet wurden, wird der Schwerpunkt auf die Analyse und Visualiserung von geographischen Daten gelegt. Dazu gehören u.a. die Analyse, Prozessierung, Viualisierung und Interpretation von Messdaten, Modelldaten, Rasterdaten, shapefiles sowie die Erstellung von visuell ansprechenden thematischen Karten. Zunächst werden wir die Base R Grafiken studieren, im späteren Verlauf Grafiken basierend auf dem R-Paket ggplot2. Weitere Inhalte der Lehrveranstaltung können dann während des Semesters und im Abhängigkeit zum bisherigen Kursfortschritt mit den Studierenden abgestimmt werden. Wöchentliche Übungsaufgaben dienen zur Vertiefung der Lehrinhalte und sollen vom theoretischen "Kennen" der Programmiersprache zum praktischen "Können" führen. Die Kursinhalte im Einzelnen: - Motivation und Überblick über die Programmiersprache R und die integrierte Entwicklungsumgebung RStudio, Rechenoperationen, Datentypen und Funktionen in R - Vermitteln von fundierten Kenntnissen in der Programmiersprache R sowie Kennlernen der Datenstrukturen in R, Einlesen, Prozessierung und Export von verschiedenen Dateiformaten, Subsetting, Familie der apply-Funktionen, Kontrollstrukturen und Schleifen, lineare Regression, Statistik und Zufall - Base R Grafiken - Farben - Die tidyverse Pakete und der tidyverse Styleguide - Grafiken mit ggplot2 - Prozessierung von Rasterdaten Danach können je nach Interessen der Studierenden und Kursfortschritt noch einzelne Themen behandelt werden wie: - Erstellung von interaktiven Webapplikationen mit R Shiny - Literate Programming: Erstellung von Dokumenten, Präsentationen, Blogs, Webseiten mit R Quarto - Das Paket sf / Arbeit mit shapefiles in R - Kartenerstellung mit leaflet oder ggmap - Animierte Grafiken - Weitere tidyverse -Pakete - Performance - R unter Linux, R auf dem Augsburger Linux Compute Cluster (ALCC) |
