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"Praktische Datenanalyse mit R - Deskriptive Statistik" - Detailseite

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Grunddaten
Veranstaltungsart ÜWP-Modul Veranstaltungsnummer 2739422
Semester WiSe 2019/20 SWS 3
Rhythmus jedes Semester Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!

Termine

Gruppe 1 iCalendar Export iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
iCalendar Export Mo. 09:00 bis 14:00 s.t. wöch 24.02.2020 bis 09.03.2020 
Einzeltermine anzeigen
Jacob und Wilhelm Grimm-Zentrum - 1.702 Geschwister-Scholl-Straße 1 (GS1-ZUB) - (Medienunterstützter Unterrichtsraum)         20
iCalendar Export Mi. 09:00 bis 14:00 s.t. wöch 26.02.2020 bis 11.03.2020 
Einzeltermine anzeigen
Jacob und Wilhelm Grimm-Zentrum - 1.702 Geschwister-Scholl-Straße 1 (GS1-ZUB) - (Medienunterstützter Unterrichtsraum)         20
iCalendar Export Fr. 09:00 bis 14:00 s.t. wöch 28.02.2020 bis 13.03.2020 
Einzeltermine anzeigen
Jacob und Wilhelm Grimm-Zentrum - 1.702 Geschwister-Scholl-Straße 1 (GS1-ZUB) - (Medienunterstützter Unterrichtsraum)         20
Gruppe 1:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Zukovska, Jekatarina
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Universitätsverwaltung, Studienabteilung (I), Beruf und Wissenschaft, Career Center
Inhalt
Kommentar

Die Programmiersprache R ist eine kostenlose Open-Source-Software für alle gängigen Betriebssysteme, die sich in den letzten Jahren zu einer Standardanwendung für statistische Datenanalyse und Data Science entwickelt hat.

 

Aufgrund ihres Funktionsumfanges, der flexiblen Skriptsprache und der weiter wachsenden Popularität spielt R heutzutage in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie z.B. Data Mining, Predictive Analytics und Big Data, eine wichtige Rolle.

 

Die Veranstaltung ist praktisch orientiert und bietet Teilnehmer*innen ohne vertiefte statistische Kenntnisse die Möglichkeit, Methoden der Statistik in R zu implementiere und eigene Auswertungen zu programmieren (Grundkenntnisse der deskriptiven Statistik sind jedoch Voraussetzung!)

 

In diesem Modul erlernen die Studierenden:

  • die Grundlagen der Programmiersprache R,
  • die wichtigsten Grundlagen der Datenaufbereitung wie sortieren, filtern, aggregieren und zusammenführen von Daten,
  • die Grundlagen der Deskriptiven Statistik in R: z.B. statistischen Maßzahlen für uni- und bivariaten Daten zu berechnen und die Ergebnisse tabellarisch und grafisch zu präsentieren,
  • die Grundlagen der Regressionsanalyse.

 

Zum Ende des Kurses sollen die Teilnehmer*innen in der Lage sein:

  • selbständig in der R-Programmierumgebung arbeiten,
  • in offenen Quellen nach Daten suchen und sie in einem passenden Format speichern,
  • erhobene Daten in R-Umgebung zu laden und für die weitere Arbeit vorzubereiten,
  • erworbene Fähigkeiten demonstrieren und eine statistische Analyse der erhobenen Daten durchzuführen.

 

Diese Lehrveranstaltung ist offen für die Studierenden aller Fachrichtungen und verlangt lediglich Grundkenntnisse im Bereich der Statistik. Grundkenntnisse in der Computernutzung und Textverarbeitung werden ebenfalls vorausgesetzt.

 

Voraussetzungen für den Erhalt der Leistungspunkte sind regelmäßige und aktive Teilnahme sowie die Anfertigung der Übungsaufgaben am PC. Eine Abschlusspräsentation der Ergebnisse der Datenanalyse ist sehr wünschenswert.

 

Studierende des Studienganges Rechtswissenschaft: Bitte informieren Sie sich ab sofort über die für das Modul BZQ I für die juristische Ausbildung anerkannten Kurse des Career Centers ausschließlich über folgende Website: https://www.rewi.hu-berlin.de/de/sp/2015/anerkennungen/sq



>>> Alle genannten Termine gehören zu einem Modul!!!

Bemerkung

Anmeldung erfolgt ca. 4 Wochen vor Modulbeginn, über die Datenbank des Career Centers: http://www.careercenter.hu-berlin.de

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/20 gefunden:

Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin