Universität Wien

270191 VU Introduction to R (2024S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 27 - Chemie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
VOR-ORT

An/Abmeldung

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

Details

max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 06.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Donnerstag 07.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Mittwoch 13.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Donnerstag 14.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Mittwoch 20.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Donnerstag 21.03. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Mittwoch 10.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Donnerstag 11.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Mittwoch 17.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Donnerstag 18.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Mittwoch 24.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Donnerstag 25.04. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Mittwoch 08.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Mittwoch 15.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock
Donnerstag 16.05. 17:00 - 18:30 Seminarraum 2 Währinger Straße 38 Dekanat 1. Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In this course you will learn to code by using the statistical programming language R. We will cover typical (simple) cheminformatic analyses and model selected aspects of the current pandemic with R.

• Perform simple calculations
• 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

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.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

There are no prerequisites for this course. Participants are expected to bring their own laptops 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, BC-CHE II-8, CH-CBS-05, Synthese

Letzte Änderung: Mo 19.02.2024 12:06