330152 VU Applied Data Preparation and Analysis (2022S)
Arbeiten mit R
Continuous assessment of course work
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Die Plätze werden vorrangig an Studierende im Masterstudium der Ernährungswissenschaften vergeben. Die Einteilung zu den Kursen erfolgt über Moodle
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 14.02.2022 08:00 to We 23.02.2022 23:59
- Deregistration possible until Tu 15.03.2022 23:59
Details
max. 33 participants
Language: German
Lecturers
Classes
Gruppe 1:
• Di 22.03.2022 09:45-13:00 UZA2-2C315
• Di 29.03.2022 09:45-13:00 UZA2-2E562
• Di 05.04.2022 09:45-13:00 UZA2-2E562
• Di 26.04.2022 09:45-13:00 UZA2-2E562
• Di 03.05.2022 09:45-13:00 UZA2-2E562
• Di 17.05.2022 09:45-13:00 UZA2-2E562
• Do 24.03.2022 09:45-13:00 UZA2-2E562
• Do 31.03.2022 09:45-13:00 UZA2-2E562
• Do 07.04.2022 09:45-13:00 UZA2-2E562
• Do 28.04.2022 09:45-13:00 UZA2-2E560
• Do 05.05.2022 09:45-13:00 UZA2-2E560
• Do 19.05.2022 09:45-13:00 UZA2-2E562Gruppe 3:
• Do 24.03.2022 14:00-17:30 UZA2-2E560
• Do 31.03.2022 14:00-17:30 UZA2-2E562
• Do 07.04.2022 14:00-17:30 UZA2-2E562
• Do 28.04.2022 14:00-17:30 UZA2-2E562
• Do 05.05.2022 14:00-17:30 UZA2-2E560
• Do 19.05.2022 14:00-17:30 UZA2-2E562
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Die Leistung wird anhand der aktiven Teilnahme, einer Hausübung und einer Projektarbeit beurteilt.
Minimum requirements and assessment criteria
- Projektarbeit (Handout, Präsentation): 70%
- Hausübung: 20%
- Aktive Teilnahme: 10%Bestehensgrenze: 60%
- Hausübung: 20%
- Aktive Teilnahme: 10%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: Th 24.03.2022 16:30
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 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.