Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Suche

Data Analysis mit R / Data Analysis with R


Dozent(in): Ellena Nachbar
Termin: Mittwoch 08:15-09:45
Gebäude/Raum: HW 1002
Ansprechpartner: Ellena Nachbar
Anmeldung: Teilnahme nur mit vorheriger Bewerbung! Bewerbung vom 01.04.2019, 12:00 Uhr bis 17.04.2019, 12:00 Uhr ausschließlich über das Online-Anmeldetool (Link ab 01.04.2019, 12:00 Uhr im Menü (links): Lehre -> Anmeldungen)


Inhalt der Lehrveranstaltung:

Ziel der Veranstaltung ist der selbständige kompetente Umgang mit der Programmiersprache R, der eine zeitgemäße Datenanalyse und -management ermöglicht.

Inhalte:

  • Grundlagen der Programmierung mit R (Anweisungen, Schleifen, Funktionen, Objekte)
  • Statistik mit R (deskriptive und induktive Statistik)
  • Datenimport/Datenexport
  • Data Preparation (fehlende Werte, Ausreißer, Datenfusion, ...)
  • Fortgeschrittene Visualisierungsmöglichkeiten
  • Effektives Datenmanagement
  • Zeitreihen in R
  • Arbeiten mit Texten in R


Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung:

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II bzw. Statistik vermittelt werden.

Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung und zur eigenständigen Einarbeitung in die Programmiersprache R, sowie die Vor- und Nachbereitung des Stoffes sind notwendig. Vorkenntnisse in der Statistiksprache R sind vorteilhaft, werden aber nicht vorausgesetzt. 


Platzvergabe:

Die Auswahl unter allen Bewerberinnen und Bewerbern erfolgt anhand der in den Veranstaltungen Statistik I/II bzw. Statistik erzielten Noten. Eine Bewerbung ist vom 01.04.2019, 12:00 Uhr bis 17.04.2019, 12:00 Uhr möglich.

Nach der Bewerbung für einen Platz bekommen Sie - falls Sie auf Basis Ihrer Noten ausgewählt werden - einen Platz angeboten. Die Information, ob Sie einen Platz erhalten, werden Sie voraussichtlich am 17.04.2019 Informationen darüber erhalten, ob Ihre Bewerbung erfolgreich war.

Haben Sie eine Zusage für einen Platz erhalten, behalten Sie diesen Platz endgültig nur dann, falls Sie (oder ein Vertreter mit Vollmacht) zu Beginn der ersten Vorlesung (24.04.2019) erscheinen und sich in die Anwesenheitsliste eintragen. Erscheinen Sie nicht in der ersten Vorlesung, so werden wir Ihren Platz an Bewerber auf der Warteliste weitervergeben. Diese erhalten gegebenenfalls nach der ersten Veranstaltung von uns einen Platz per Mail angeboten.


Klausur:

Die Klausur wird in der Reading Week stattfinden. Der genaue Klausurtermin wird zu gegebener Zeit in der Vorlesung bekannt gegeben. Weitere Informationen zur Klausur finden Sie unten.


Literatur zur Lehrveranstaltung:

  • Chang, W. (2012). R Graphics Cookbook: Practical Recipes for Visualizing Data. O’Reilly Media, Inc.
  • Dalgaard (2008). Introductory Statistics with R, Springer.

  • Ligges (2009). Programmieren mit R, 3. Auflage. Springer.

  • Wickham, H., und Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data, O'Reilly Media, Inc. 
    URL: http://r4ds.had.co.nz/

  • Wilkinson, L. (2006). The grammar of graphics. Springer Science & Business Media.

  • Wollschläger (2014, 2017). Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer.


weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung:

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung: ab dem 4. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung: siehe Modulhandbuch des jew. Studiengangs
Dauer der Lehrveranstaltung: 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung: V - Vorlesung
Leistungspunkte: 5
Bereich: Bachelor: siehe jew. Modulhandbuch
Prüfung: Klausur
Turnus des Prüfungsangebots: jedes SoSe
Dauer der Prüfung: 90 Minuten
Zugelassene Hilfsmittel: Bücher, Skripte, persönliche Aufzeichnungen sowohl digital als auch in gehefteter Papierform, sowie die R-Hilfeseite
Semester: SS 2019