230103 SE Visualisierung von Daten mit R (2021S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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DIGITAL
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Di 02.02.2021 00:01 bis Mo 22.02.2021 09:00
- Anmeldung von Do 25.02.2021 00:01 bis Fr 26.02.2021 09:00
- Abmeldung bis Sa 20.03.2021 23:59
Details
max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Update 20.04.2021 (Covid19): digitale Lehre bis zum Semesterende
Update 24.03.2021 (Covid 19): digitale Lehre bis mindestens 16.05.2021Update 2.2.2021 (Covid 19): Umstellung auf digitale Lehre bis mindestens 11.04.2021 - Ende der OsterferienDatenstand Dez.2020: Bei anhaltenden Einschränkungen im Kontext von Covid 19 werden Einheiten, die aktuell als hybrid geplant sind auf digitalen Unterricht umgestellt. Beachten Sie bitte die Ankündigungen der Lehrveranstaltungsleitung bzw. die Updates im Vorlesungsverzeichnis.- Freitag 05.03. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 19.03. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 26.03. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 16.04. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 23.04. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 30.04. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 07.05. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 14.05. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 21.05. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 28.05. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 04.06. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 11.06. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 18.06. 15:00 - 16:30 Digital
- Freitag 25.06. 15:00 - 16:30 Digital
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Die Leistungskontrolle basiert auf folgenden Teilleistungen:
-Aktive Mitarbeit und Beteiligung an den Übungen und der Diskussion
-Die Studierenden erstellen zu drei Arbeitsaufgaben eine Visualisierung der durchgeführten Datenauswertungen einschließlich kurzer Beschreibung und Interpretation (zu je ca. 5 Seiten im Word oder pdf-Format). Die Aufgabenstellungen erfolgen am 26.3., 30.4. und 28.5. in der Lehrveranstaltung. In Absprache mit der Lehrveranstaltungsleitung können auch andere als die zur Verfügung gestellten Daten bzw. eigene Daten und Methoden verwendet werden. Die Arbeitsaufgaben müssen nach 2 Wochen abgegeben werden.
-Präsentation von mindestens einer dieser ArbeitsaufgabenHinweis der SPL:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.
-Aktive Mitarbeit und Beteiligung an den Übungen und der Diskussion
-Die Studierenden erstellen zu drei Arbeitsaufgaben eine Visualisierung der durchgeführten Datenauswertungen einschließlich kurzer Beschreibung und Interpretation (zu je ca. 5 Seiten im Word oder pdf-Format). Die Aufgabenstellungen erfolgen am 26.3., 30.4. und 28.5. in der Lehrveranstaltung. In Absprache mit der Lehrveranstaltungsleitung können auch andere als die zur Verfügung gestellten Daten bzw. eigene Daten und Methoden verwendet werden. Die Arbeitsaufgaben müssen nach 2 Wochen abgegeben werden.
-Präsentation von mindestens einer dieser ArbeitsaufgabenHinweis der SPL:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Mindestanforderungen:
- Anwesenheitspflicht, Studierende dürfen maximal zweimal unentschuldigt fehlen (Anwesenheit in der ersten Einheit erforderlich)
- Eine Präsentation ist verpflichtend zu halten
- mindestens zwei Arbeitsaufgaben sind abzugebenBeurteilungsmaßstab:
Mitarbeit und aktive Beteiligung: maximal 20 Punkte
Je Arbeitsaufgabe maximal 20 Punkte
Präsentation maximal 20 PunkteDie Note ergibt sich aus der erreichten Punkteanzahl wie folgt (max. 100 Punkte):
1 (sehr gut): 100-89 Punkte
2 (gut): 88-76 Punkte
3 (befriedigend): 75-63 Punkte
4 (genügend): 62-50 Punke 3
5 (nicht genügend): 49-0 Punkte
- Anwesenheitspflicht, Studierende dürfen maximal zweimal unentschuldigt fehlen (Anwesenheit in der ersten Einheit erforderlich)
- Eine Präsentation ist verpflichtend zu halten
- mindestens zwei Arbeitsaufgaben sind abzugebenBeurteilungsmaßstab:
Mitarbeit und aktive Beteiligung: maximal 20 Punkte
Je Arbeitsaufgabe maximal 20 Punkte
Präsentation maximal 20 PunkteDie Note ergibt sich aus der erreichten Punkteanzahl wie folgt (max. 100 Punkte):
1 (sehr gut): 100-89 Punkte
2 (gut): 88-76 Punkte
3 (befriedigend): 75-63 Punkte
4 (genügend): 62-50 Punke 3
5 (nicht genügend): 49-0 Punkte
Prüfungsstoff
Arbeitsaufgaben, Präsentation, Engagement und Mitarbeit
Literatur
Kabacoff, Rob (2020): Data Visualization with R (https://rkabacoff.github.io/datavis/)Irizarry, Rafael A (2020): Introduction to Data Science. Data Analysis and Prediction Algorithms with R (https://www.dbooks.org/introduction-to-data-science-5592475697/), Part II “Data Visualization”Je nach Bedarf wird im Seminar auf Literatur und Online Ressourcen hingewiesen.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:20
Inhalt: Im Seminar werden die Grundlagen der bildlichen Darstellung sowie die erforderlichen Kenntnisse für die Erstellung der Grafiken vermittelt. In den praktischen Übungen wird dieses Wissen anhand konkreter Daten und Beispiele durch Nutzung des Statistikprogramms R angewendet. Obwohl Vorerfahrungen mit R von Vorteil sind, ist dies keine Voraussetzung für die Teilnahme. Erforderlich sind Grundkenntnisse in der quantitativen Sozialforschung (statistische Datenanalyse) und die Bereitschaft zu Syntax-basierter Datenauswertung.
Die Daten und der für die Übungsteile benötigte Code werden auf Moodle zur Verfügung gestellt. Die frei verfügbare Software R und RStudio ist im PC-Unterrichtsraum bereits installiert, am privaten Computer selbst zu installieren (Anleitung dazu beim ersten Termin). Zu Beginn erfolgt eine (sehr) kurze Einführung in R, Rstudio und ein Überblick über das Datenvisualisierungspaket ggplot2.
Methode: Inputs zu den Themen der Termine, praktische Übungen, Präsentation und Diskussion.