Universität Wien

330152 VU Applied Data Preparation and Analysis (2021W)

Arbeiten mit R

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 33 - Ernährungswissenschaften
Continuous assessment of course work
MIXED

Die Plätze werden vorrangig an Studierende im Masterstudium der Ernährungswissenschaften vergeben. Die Einteilung zu den Kursen erfolgt über Moodle
Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 33 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Update 23.2.2021:
Die Präsenz-einheiten finden in Seminarraum 2E560 statt, daher bitte eigenen Laptop mit installierten R und RStudio mitbringen.

R: https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
RStudio Desktop: https://www.rstudio.com/products/rstudio/

Die Einteilung in welche der beiden Gruppen Sie wollen, können Sie selbst vornehmen. Dazu wird am 30.9.2021 um 10:00 die Einteilung freigeschaltet, wobei hier first come first serve gilt.

LV Termine:

Kurs 1:

Di 05.10.2021 09:15 - 12:30, UZA2-2E560

Mo 11.10.2021 15:00 - 18:15, UZA2-2E560

Di 19.10.2021 09:15 - 12:30, Digital

Di 09.11.2021 09:15 - 12:30, Digital

Di 16.11.2021 09:15 - 12:30, Digital

Di 23.11.2021 09:15 - 13:30, Digital

Di 14.12.2021 09:15 - 13:30, Digital

Kurs 2:

Do 07.10.2021 09:45 - 13:00, UZA2-2E560

Di 12.10.2021 09:15 - 12:30, UZA2-2E560

Do 21.10.2021 09:45 - 13:00, Digital

Mo 08.11.2021 15:00 - 18:15, Digital

Mi 17.11.2021 09:45 - 13:00, Digital

Do 25.11.2021 09:45 - 14:00, Digital

Mi 15.12.2021 09:45 - 14:00, Digital

  • Tuesday 05.10. 09:15 - 12:30 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
  • Thursday 07.10. 09:45 - 13:00 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
  • Monday 11.10. 15:00 - 18:15 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
  • Tuesday 12.10. 09:15 - 12:30 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
  • Tuesday 19.10. 09:15 - 12:30 Digital
  • Thursday 21.10. 09:45 - 13:00 Digital
  • Monday 08.11. 15:00 - 18:15 Digital
  • Tuesday 09.11. 09:15 - 12:30 Digital
  • Tuesday 16.11. 09:15 - 12:30 Digital
  • Wednesday 17.11. 09:45 - 13:00 Digital
  • Tuesday 23.11. 09:15 - 13:30 Digital
  • Thursday 25.11. 09:45 - 14:00 Digital
  • Monday 13.12. 15:00 - 19:15 Digital
  • Tuesday 14.12. 09:15 - 13:30 Digital

Information

Aims, contents and method of the course

Ziel ist es explorative Datenanaylse, statistisches Testen und ausgewählte Methoden der statistischen Modellierung mit R durchführen zu können.

Inhalte:
Einführung in R und RStudio
Grundlagen in R
Datentypen
Daten einlesen, aufbereiten und exportieren
Schreiben von einfachen Funktionen
Visualisierung mit ggplot2
Testen in R
Einfache und multiple lineare Regression
logistische Regression
Modellauswahl und Modellbewertung

Bei Bedarf wird die Lehrveranstaltung auf hybride Lehre oder auf digital umgestellt. Sie müssen für die Lehrveranstaltung angemeldet sein, um die Information einer solchen Änderung zu erhalten.

Assessment and permitted materials

Die Leistung wird anhand der aktiven Teilnahme und einer Projektarbeit beurteilt.

Minimum requirements and assessment criteria

- Projektarbeit (Handout, Präsentation): 75%
- Aktive Teilnahme: 25%

Bestehensgrenze: 60%

Examination topics

Stoff der Vorlesung gem. Folien und Vortrag

Reading list

siehe e-learning Plattform Moodle

Association in the course directory

Last modified: Fr 12.05.2023 00:24