330152 VU Applied Data Preparation and Analysis (2020W)
Arbeiten mit R
Continuous assessment of course work
Labels
Die Plätze müssen vorrangig an Studierende im Masterstudium der Ernährungswissenschaften vergeben werden, die diese Lehrveranstaltung als Pflichtleistung des gewählten Schwerpunktes zu absolvieren haben.
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 14.09.2020 08:00 to Su 27.09.2020 16:00
- Deregistration possible until Su 18.10.2020 20:00
Details
max. 15 participants
Language: German
Lecturers
Classes
Kurs 1:
Dienstag 27.10.20 09:45 - 13:00 Seminarraum 2E560
Dienstag 03.11.20 09:45 - 13:00 digital
Dienstag 10.11.20 09:45 - 13:00 digital
Dienstag 17.11.20 09:45 - 13:00 digital
Dienstag 24.11.20 09:45 - 13:00 digital
Mittwoch 02.12.20 09:45 - 14:00 Seminarraum 2E560
Mittwoch 13.01.21 13:15 - 17:30 Seminarraum 2E560
Donnerstag 29.10.20 09:45 - 13:00 Seminarraum 2E560
Donnerstag 05.11.20 09:45 - 13:00 digital
Donnerstag 12.11.20 09:45 - 13:00 digital
Donnerstag 19.11.20 09:45 - 13:00 digital
Donnerstag 26.11.20 09:45 - 13:00 digital
Donnerstag 17.12.20 09:45 - 13:00 Seminarraum 2E560
Donnerstag 21.01.21 09:45 - 13:00 Seminarraum 2E560Update: 3.11.2020
Die Lehre wir auf online umgestellt. Bis auf weiteres werden alle Einheiten online über Zoom abgehalten.
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Die Leistung wird anhand der aktiven Teilnahme und einer Projektarbeit beurteilt.
Minimum requirements and assessment criteria
- Projektarbeit (Handout, Präsentation): 75%
- Aktive Teilnahme: 25%Bestehensgrenze: 60%
- Aktive Teilnahme: 25%Bestehensgrenze: 60%
Examination topics
Stoff der Vorlesung gem. Folien und Vortrag
Reading list
siehe e-learning Plattform Moodle
Association in the course directory
Last modified: Tu 03.11.2020 08:30
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 Regression
Modellauswahl und ModellbewertungBei 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.