Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
220076 VO VO Introduction to Data Analysis (2024W)
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Prüfungstermine
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Dienstag 08.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 15.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 22.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 29.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 05.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 12.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 19.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 26.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 03.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 10.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 17.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 07.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 14.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 21.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 28.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Written exam
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Grading:
A = 1 (Very Good): 87 - 100%
B = 2 (Good): 75 - 86,99%
C = 3 (Satisfying): 63 - 74,99%
D = 4 (Sufficient): 50 - 62,99%
F = 5 (Not Sufficient): 00 - 49,99%
Class attendance is mandatory. You need to actively participate in at least 80% of the sessions.
A = 1 (Very Good): 87 - 100%
B = 2 (Good): 75 - 86,99%
C = 3 (Satisfying): 63 - 74,99%
D = 4 (Sufficient): 50 - 62,99%
F = 5 (Not Sufficient): 00 - 49,99%
Class attendance is mandatory. You need to actively participate in at least 80% of the sessions.
Prüfungsstoff
All contents discussed in the course and documented on Moodle.
Literatur
Llaudet, E. & Imai, K. (2023). Data Analysis for Social Science: A Friendly and Practical Introduction. Princeton University Press.
Ismay, C. & Kim, A. Y. (2020). Statistical Inference via Data Science: A Modern Dive into R and the Tidyverse. CRC Press.
More relevant literature will be announced in the syllabus.
Ismay, C. & Kim, A. Y. (2020). Statistical Inference via Data Science: A Modern Dive into R and the Tidyverse. CRC Press.
More relevant literature will be announced in the syllabus.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Di 30.07.2024 10:46
Attention: The courses VO Introduction to Data Analysis and UE Applied Data Analysis are linked.