270147 VU Introduction to R (2022S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Di 01.02.2022 08:00 bis Do 24.02.2022 23:59
- Abmeldung bis Do 24.02.2022 23:59
Details
max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Präsenz, Mittwoch und Donnerstag, 17-18:30
- Mittwoch 02.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 03.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 09.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 10.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 16.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 17.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 23.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 24.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 30.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 31.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 06.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 07.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 27.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 28.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 3 Organische Chemie 1OG Boltzmanngasse 1
- Mittwoch 04.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 05.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 3 Organische Chemie 1OG Boltzmanngasse 1
- Mittwoch 11.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 12.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 18.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 19.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 25.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 01.06. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 02.06. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 08.06. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 09.06. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 15.06. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 22.06. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 23.06. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Mittwoch 29.06. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
- Donnerstag 30.06. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Small scale project + oral evaluation + homework (bonus points)
All materials are allowed during the exam. Group work is not allowed.
All materials are allowed during the exam. Group work is not allowed.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
There are no prerequisites for this course. Participants are expected to bring their own laptop to class.Final assessment is based on working R implementation of the small scale project + positive oral evaluation. Homework is not mandatory but earns bonus points if correct; homework is submitted within one week after first announcement
Prüfungsstoff
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
AN-2
Letzte Änderung: Do 03.03.2022 16:09
• Make simple plots
• Perform multiple operations in sequence, or at once
• Troubleshoot errors
• Exploratory data analysis
• Data wrangling
• Find help for functions
• Basic data modeling and interpretation of results
• Identify problems with your code/analysis (critical self-analysis)
• Format “clean” data and clean up “dirty” data