330152 VU Praktische Datenaufbereitung- und analyse (2022W)
Arbeiten mit R
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
VOR-ORT
Die Plätze werden vorrangig an Studierende im Masterstudium der Ernährungswissenschaften vergeben. Die Einteilung zu den Kursen erfolgt über Moodle
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 14.09.2022 09:00 bis Mi 28.09.2022 12:00
- Abmeldung bis Mi 28.09.2022 12:00
Details
max. 33 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine
Bitte beachten Sie, dass sich die Termine für Gruppe 1 um eine Stunde nach hinten verschoben haben!
Einschreibung für den jeweiligen Kurs ist ab 28.9.2022 20:00 in Moodle möglich: https://moodle.univie.ac.at/course/view.php?id=349377Es gilt hier first come first serve!LV Termine:Kurs 1:DI 04.10.2022 17:30 bis 20:45 Uhr SE Raum 2E562, UZA IIDI 11.10.2022 16:30 bis 19:45 Uhr SE Raum 2E562, UZA IIDI 18.10.2022 16:30 bis 19:45 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDI 08.11.2022 16:30 bis 19:45 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDI 15.11.2022 16:30 bis 19:45 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDI 22.11.2022 16:30 bis 19:45 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDI 13.12.2022 16:30 bis 19:45 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIKurs 2:DO 06.10.2022 09:45 bis 13:00 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 13.10.2022 09:45 bis 13:00 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 20.10.2022 09:45 bis 13:00 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 10.11.2022 09:45 bis 13:00 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 17.11.2022 09:45 bis 13:00 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 24.11.2022 09:45 bis 13:00 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 15.12.2022 09:45 bis 13:00 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIKurs 3:DO 06.10.2022 14:00 bis 17:30 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 13.10.2022 14:00 bis 17:30 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 20.10.2022 14:00 bis 17:30 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 10.11.2022 14:00 bis 17:30 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 17.11.2022 14:00 bis 17:30 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 24.11.2022 14:00 bis 17:30 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIDO 15.12.2022 14:00 bis 17:30 Uhr SE Raum 2E560, UZA IIInformation
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Die Leistung wird anhand der aktiven Teilnahme, einer Hausübung und einer Projektarbeit beurteilt.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
- Projektarbeit (Handout, Präsentation): 70%
- Hausübung: 20%
- Aktive Teilnahme: 10%Bestehensgrenze: 60%
- Hausübung: 20%
- Aktive Teilnahme: 10%Bestehensgrenze: 60%
Prüfungsstoff
Stoff der Vorlesung gem. Folien und Vortrag
Literatur
siehe e-learning Plattform Moodle
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 19.10.2022 12:29
Einführung in R und RStudio
Grundlagen in R
Datentypen
Daten einlesen, aufbereiten und exportieren
Schreiben von einfachen Funktionen
Visualisierung mit ggplot2
Testen in R
Einfache und multiple lineare Regression
logistische RegressionBei Bedarf wird die Lehrveranstaltung auf hybride Lehre oder auf digital umgestellt. Sie müssen für die Lehrveranstaltung angemeldet sein, um die Information einer solchen Änderung zu erhalten.