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Data science ist eine spannende Disziplin, die es ermöglicht, Daten in Verständnis, Einsicht und Wissen zu verwandeln. Das Ziel dieses Kurses ist es, die wichtigsten Werkzeuge in R zu vermitteln, mit denen data science betrieben werden kann. Die Teilnehmer lernen wie Daten in R importiert und organisiert werden können. Sie können Zusammenhänge zwischen Variablen darstellen und Eigenschaften der Daten mit sophistizierten graphischen Techniken darstellen. Sie erwerben die Grundlagen für die Validierung von Datensätze für die spätere Auswertung.

Wie Daten in R importiert und in einen dataframe in R transformiert werden können. Speichern von Daten in einer konsistenten Form, die der Semantik des Datensatzes entspricht. Transformation von Daten wie das Einschränken auf Beobachtungen von Interesse, das Erstellen neuer Variablen, die Funktionen vorhandener Variablen sind, und das Berechnen einer Reihe von zusammenfassenden Statistiken (wie Zählungen oder Mittelwerte); Einführung in Datenbankenprinzipien.

Visualisierungstechniken, um unerwartete Merkmale von Daten zu enthüllen, um zu stellende Fragen zu entdecken und um Beziehungen zwischen Variablen darzustellen. Grundlegende Modellierungskenntnisse zur Quantifizierung von Beziehungen zwischen Variablen. Verwendung von Kommunikationswerkzeugen (Notebooks, Markdown), um Modelle und Visualisierungstechniken zusammenzubringen.

Grundlegende Programmierkenntnisse in R, um alles zusammenzuführen und Aufgaben zu automatisieren.

Dieser Kurs ergänzt die LV Computergestützte Datenauswertung. Sie ist besonders für jene geeignet, die sich für statistische Auswertungsmethoden interessieren.

Unterricht + Übungen

Regelmäßige Beiträge beim Seminar und Vorbereitung eines Referats

Wickham und Grolemund, R for Data Science, O'Reilly (auf Englisch, online verfügbar)

Mehr zu den genauen Inhalten hier: https://drive.google.com/file/d/1Lv1PGfK9MwIMLbLdWWsKePE_cI5dHgUU/view?usp=sharing