Universität Wien

220050 SE SE Advanced Data Analysis 2 (2021S)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 22 - Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Die LV ist als Hybride-Lehre geplant!

  • Donnerstag 11.03. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 18.03. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 25.03. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 15.04. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 22.04. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 29.04. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 06.05. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 20.05. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 27.05. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 10.06. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 17.06. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 24.06. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
    Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

This is a data analysis seminar focused on the study and application of principles of time series analysis.

Part of the course will be spent talking about the specificity of time series data and the main approaches to time series analysis, focusing on some of the techniques to analyze this particular type of data. Computer applications will focus on R statistical language. A moderate knowledge of R and R programming is useful but not necessary, since the course includes a hands-on training on the functions necessary to conduct the analyses described during the lessons.

By the end of this course participants will be able to:
- describe the specificities of time series data and the fundamental concepts of time series analysis;
- interpret common types of analysis of time series;
- visualize and conduct time series analysis with R

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Assignments distributed during the course, dealing with demonstrating the understanding of key concepts (30%).
A final data analysis project where participants will apply the knowledge and techniques learned during the course (70%).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Ongoing in-class participation is required. The assignments and the final project will be evaluated based on their theoretical and methodological accuracy.

Prüfungsstoff

Theoretical knowledge and practical skills will be conveyed in the lectures, tutorials, and required readings.

Literatur

The literature will be made available to participants during the course

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:20