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"Praktische Datenanalyse mit R - Deskriptive Statistik" (Anfänger*innen) - Detailseite

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart ÜWP-Modul Veranstaltungsnummer 2739875
Semester SoSe 2024 SWS 3
Rhythmus jedes Semester Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Fr. 14:00 bis 17:00 s.t. wöch 02.08.2024 bis 30.08.2024            16
Mo. 14:00 bis 17:00 s.t. wöch 05.08.2024 bis 02.09.2024            16
Mi. 14:00 bis 17:00 s.t. wöch 07.08.2024 bis 04.09.2024            16
Gruppe 1:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Zukovska, Jekatarina
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Nicht Lehramt  Nicht lehramtsbez. Stg. Hauptfach ( POVersion: 2004 )   -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Vizepräsident(in) für Lehre und Studium, Stabsstelle Career Center und Wissenschaftliche Weiterbildung, 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 seines Funktionsumfangs, seiner flexiblen Skriptsprache und seiner wachsenden Popularität spielt R heute eine wichtige Rolle in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie Data Mining, Predictive Analytics und Big Data.

 

Der Kurs ist praxisorientiert und bietet Teilnehmern ohne vertiefte Statistikkenntnisse die Möglichkeit, statistische Methoden in R anzuwenden und eigene Auswertungen zu programmieren (Grundkenntnisse in deskriptiver Statistik werden jedoch vorausgesetzt).

 

In diesem Modul erlernen die Studierenden:

  • die Grundlagen der Programmiersprache R (Datentypen, Variablen, Objekten, Funktionen und Paketen) und der Entwicklungsumgebung RStudio,
  • die wichtigsten Grundlagen der Datenaufbereitung wie sortieren, filtern und zusammenfügen von Daten,
  • die Grundlagen der Deskriptiven Statistik in R: Berechnen von statistischen Maßzahlen für uni- und bivariaten Daten, tabellarische und grafische Darstellung von Daten (Balkendiagramme, Histogramme, Boxplots und Streudiagramme),
  • die Häufigkeitsanalyse für uni- und bivariaten Daten (Kreuztabellen),
  • die Grundlagen der Korrelations- und Regressionsanalyse.

 

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

  • selbstständig in der R-Programmierumgebung arbeiten,
  • in offenen Quellen nach Daten suchen und sie in einem passenden Format für weitere Aufbereitung zu speichern,
  • erhobene Daten in die 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!!!

 

Ort: Ziegelstr. 10, Eingang B, Raum 037, 10117 Berlin

 

 

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 SoSe 2024 gefunden:

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