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Exercises: Data Analysis mit R (Übung) - Details
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Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

General information

Semester SS 2021
Current number of participants 64
expected number of participants 60
Home institute Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Courses type Exercises in category Teaching
First date Tue , 20.04.2021 08:15 - 09:45
Pre-requisites Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II bzw. Statistik vermittelt
werden.
Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung und zur eigenständigen Einarbeitung in die Programmiersprache R, sowie die Vor- und Nachbereitung des Stoffes sind notwendig. Vorkenntnisse in der Statistiksprache R sind vorteilhaft, werden aber nicht vorausgesetzt.
Performance record „Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei allen bayerischen Universitäten derzeit in Klärung. Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt, werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise - Chang, W. (2012). R Graphics Cookbook: Practical Recipes for Visualizing Data. O’Reilly Media, Inc.
- Dalgaard (2008). Introductory Statistics with R, Springer.
- Ligges (2009). Programmieren mit R, 3. Auflage. Springer.
- Wickham, H., und Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data, O'Reilly Media, Inc.
- Wilkinson, L. (2006). The grammar of graphics. Springer Science & Business Media.
- Wollschläger (2014, 2017). Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer.
Miscellanea Die Anzahl der Plätze zur Veranstaltung ist beschränkt. Eine Auswahl erfolgt nach Leistungskriterien. Nähere Informationen zu den Bewerbungsmodalitäten sowie Bewerbungsfristen finden sich auf der Website des Lehrstuhls.

Course location / Course dates

n.a Tuesday: 08:15 - 09:45, weekly

Module assignments

Comment/Description

Zur Vertiefung und eigenständigen Anwendung der Inhalte der Vorlesung werden Übungsaufgaben gestellt (klausurrelevant!). Diese sollen von den Studierenden im Selbststudium bearbeitet werden, um die Inhalte eigenständig anzuwenden und sich mit dem Stoff der Vorlesung praktisch auseinanderzusetzen. In der Übung können die bereitgestellte Übungsblätter unter Aufsicht bearbeitet werden und die eigenen Lösungsversuche können besprochen werden.
Inhalte der Vorlesung sind die Folgenden:
1. Grundlagen der Programmierung mit R (Anweisungen, Schleifen, Funktionen, Objekte)
2. Statistik mit R
3. Datenimport/Datenexport
4. Data Preparation (fehlende Werte, Ausreißer, Datenfusion, ...)
5. Fortgeschrittene Visualisierungsmöglichkeiten
6. Effektives Datenmanagement
7. Zeitreihen in R
8. Arbeiten mit Texten in R