Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
300232 VU Introduction to coding in R (VU): A hands-on approach (2023S)
study design
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 Do 09.02.2023 08:00 bis Do 23.02.2023 18:00
- Abmeldung bis Mi 15.03.2023 18:00
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Course will be taught in English.
Structure of the course:The course will have two components
(i) an online lecture available as videos on moodle (can be watch at any time), which will be complemented by three online plenum discussions to the lecture content in May
(ii) a blocked in-person course in the beginning of July (every day from 09.00-17.00)
- Montag 10.07. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
- Dienstag 11.07. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
- Mittwoch 12.07. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
- Donnerstag 13.07. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
- Freitag 14.07. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
The aim of this course is to gain hands-on experience in the statistical software R. You will need no prior knowledge in R, an introduction to all basic terms and operations will be provided. However, participating students should have a basic understanding of statistics - we will focus on how to implement things and we will not cover mathematical background information.Specific targets of the course are (i) data management, (ii) data summary and transformations, (iii) most common statistical operations (focus on t-tests, ANOVA and regressions) and (iv) data visualization in R.Overall, the most important learning goal of the course is to gain confidence and experience in data analyses and to put you in a good position to design sampling and analyze data for degree projects.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Exam (40%), active participation (20%), submission of one work example (40%).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
50% of total achievable points most be reached in all three categories mentioned above.Sehr gut 89-100%Gut 76-88%Befriedigend 63-75%Genügend 50-62%Nicht Genügend < 50%
Prüfungsstoff
Content of the 15 lectures - no coding is required for the written exam.
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MEC-5, MNB2, MBO 7, MZO W-9, MZO W3, MAN 3, M-WZB
Letzte Änderung: Di 14.03.2023 12:09