330152 VU Applied Data Preparation and Analysis (2022W)
Arbeiten mit R
Continuous assessment of course work
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ON-SITE
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 We 14.09.2022 09:00 to We 28.09.2022 12:00
- Deregistration possible until We 28.09.2022 12:00
Details
max. 33 participants
Language: German
Lecturers
Classes
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
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: We 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.