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[ 551DASCEDRK19 ] KV Explorative Datenanalyse in R

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
2 ECTS B1 - Bachelor 1. Jahr Statistik Andreas Futschik 1 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Bachelorstudium Statistik und Data Science 2025W
Lernergebnisse
Kompetenzen
Die Studierenden können mit der statistischen Programmiersprache R umgehen und damit Daten bearbeiten, sowie statistische Kennzahlen und geeignete graphische Darstellungen produzieren.
Fertigkeiten Kenntnisse
  • Anwenden der Programmiersprache für Zwecke der explorativen Datenanalyse (k3)
  • Anwenden von R zur Datenkorrektur, Plausibilitätsprüfung und für Datentransformationen (k3)
  • Implementieren einfacher Programmieraufgaben mittels R (k3)
  • Installation von R incl. einer Arbeitsumgebung
  • Wesentliche Datentypen und grundlegende Befehle
  • Struktur der Programmiersprache
  • Datenbereinigung mit R
  • Funktionen und Befehle zur explorativen Datenanalyse einschließlich Visualisierung
Beurteilungskriterien Hausübungen und Klausur
Lehrmethoden Vortrag durch die Lehrenden; Mitarbeit am PC während der LV; Diskussion der Hausübungen, die von den Studierenden präsentiert werden
Abhaltungssprache Deutsch
Literatur Hatzinger, Hornik und Nagele(2014).R: Einführung in die angewandte Statistik
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Sonstige Informationen Der Kurs kann parallel zu einführenden Kursen in die Statistik auch von Studierenden anderer Studienrichtungen absolviert werden.
Frühere Varianten Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
551GRUSEDRK18: KV Explorative Datenanalyse in R (2018W-2019S)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 40
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Vorrangzahl