330152 VU Applied Data Preparation and Analysis (2023S)
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 We 08.02.2023 08:00 to We 22.02.2023 08:00
- Deregistration possible until We 22.02.2023 08:00
Details
max. 33 participants
Language: German
Lecturers
Classes
Update 1.3.2023: Es gibt nur 2 Gruppen, Einschreiben in die Gruppe ab dem 3.3.2023 18:10 auf Moodle möglich
https://moodle.univie.ac.at/mod/grouptool/view.php?id=16669850LV Termine:Gruppe 1:DI 14.03.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2D404, UZA II
DI 21.03.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2D404, UZA II
DI 28.03.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2D404, UZA II
DI 18.04.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2D404, UZA II
DI 25.04.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2D404, UZA II
DI 09.05.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2D404, UZA II
DI 06.06.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2D404, UZA IIGruppe 2:
MI 15.03.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2F544, UZA II
MI 22.03.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2F544, UZA II
MI 29.03.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2F544, UZA II
MI 19.04.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2F544, UZA II
MI 26.04.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2F544, UZA II
MI 10.05.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2F544, UZA II
MI 07.06.2023 08:45 bis 12:15 Uhr im SE Raum 2F544, UZA II
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: Tu 14.03.2023 13:09
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.