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Modulkataloge

Name des Moduls [69360] Datenanalyse mit R Modulcode FMI-SQ0130

Studiengang [079] Informatik ECTS Punkte 6 LP

Arbeitsaufwand für Selbststudium 120 Stunden Häufigkeit des Angebotes (Modulturnus) jedes 2. Semester (ab Wintersemester)
Arbeitsaufwand in Präsenzstunden 60 Stunden Dauer des Moduls 1 Semester
Arbeitsaufwand Summe (Workload) 180 Stunden    

Modulverantwortlicher

Damian Wollny

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

50% der zu vergebenden Leistungspunkte sind über die verpflichtend zu bearbeitenden Übungen zu erreichen. Die übrigen 50% der Leistungspunkte werden in Form einer Klausur vergeben.

Literatur

Empfohlene Literatur wird während der Veranstaltung bekannt gegeben

Unterrichtssprache

 Englisch

Voraussetzungen für die Zulassung zum Modul

Keine

Vorkenntnisse

Keine

Art des Moduls

- 079 B.Sc. Informatik: Wahlpflichtmodul (ASQ)
- 079 M.Sc. Informatik: Wahlpflichtmodul (ASQ)
- 105 B.Sc. Mathematik: Wahlpflichtmodul (ASQ)
- 105 M.Sc. Mathematik: Wahlpflichtmodul (ASQ)
- 221 B.Sc. Bioinformatik: Wahlpflichtmodul (Konto C)
- 221 M.Sc. Bioinformatik: Wahlpflichtmodul (ASQ)
- 276 B.Sc. Wirtschaftsmathematik: Wahlpflichtmodul (ASQ)
- 276 M.Sc. Wirtschaftsmathematik: Wahlpflichtmodul (ASQ)
- 679 B.Sc. Angewandte Informatik: Wahlpflichtmodul (ASQ)

Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen

2 SWS Vorlesung
2 SWS Übung

Inhalte

R ist eine weit verbreitete statistische Programmiersprache, welche häufig für Datenanalysen und Visualisierungen verwendet wird. In diesem Kurs werden Sie mit den grundlegenden Programmierkonzepten in R vertraut gemacht. Anhand von publizierten Datensätzen lernen Sie, wie Sie Daten organisieren, modifizieren und bereinigen. Des Weiteren lernen Sie, wie Sie unterschiedliche Konzepte der Datenvisualisierung verwenden, um Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen und gewonnene Erkenntnisse effektiv zu präsentieren.

Lern- und Qualifikationsziele
  • Erlernen der Grundlagen der R-Programmiersyntax und Vertrautwerden mit der Programmierumgebung RStudio
  • Fähigkeit zur Beantwortung von Forschungsfragen durch quantitative Datenanalyse
  • Konzentration auf reale Daten zur Vorbereitung auf ein eigenständiges problemlösendes Denken und Entwicklung einer Intuition für mögliche Fallstricke in komplexen Datensätzen
  • Konkrete Handhabung und Manipulation großer Datenmengen für eine konsistente Analyse insbesondere mittels der tidyr und dplyr Pakete
Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung (Prüfungsvorleistungen)

keine




FMI-SQ0130 ... Datenanalyse mit R Modulhandbuch


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