Kurs-Übersicht

Willkommen beim 3-tägigen Einstiegskurs zur Datenanalyse mit R!

In den nächsten 3 Tagen werden wir uns mit folgenden Themen beschäftigen:


Tidyverse packages



Dieser Kurs basiert stark auf dem sog. tidyverse framework und stellt verschiedene R Pakete vor, die einem R Syntax Dialekt folgen welche den Datenimport, die Datenverarbeitung und die Datenvisualiserung vereinfacht.



Lektionen

Es gibt insgesamt 10 Lektionen die die Themenkomplexe Programmierung in R, Datenexploration & Visualisierung und Statistische Modellierung umfassen. Jede der Lektione enthält interaktive Quizze und Aufgaben (die nur im Webbrowser funktionieren, nicht in den PDF Dateien).

Folgende keyboard shortcuts können während der einzelnen Lektionspräsentationen genutzt werden:

o führt in den Übersichtsmodus

w führt in den widescreen Modus

f startet die Vollansicht

h ermöglicht den code highlight Modus

control (Windows) or command (Mac) AND + / - um rein oder raus zu zoomen

p öffnet ein Dialogfenster für weitere Informationen (funktioniert nicht in Safari).

Mit esc wird der aktuelle Modus beendet.



Zeitplan:

Tag Zeit Thema
Mo 9:00-9:30 Kursablauf, Vorstellungsrunde
Mo 9:30-10:30 Lektion 1 - Einführung in R, R Studio und R Skripte
Mo 10:30-10:45 Pause
Mo 10:45-12:30 Lektion 2 - Datenstrukturen
Mo 12:30-13:30 Mittagspause
Mo 13:30-15:00 Lektion 3 - Arbeitsbereich und Operatoren
Mo 15:00-15:15 Pause
Mo 15:15-17:00 Lektion 4 - Data wrangling - 1.Import
Di 9:00-10:30 Lektion 5 - Data wrangling - 2.Tidy Daten
Di 10:30-10:45 Pause
Di 10:45-12:30 Lektion 5 - Data wrangling - 2.Tidy Daten
Di 12:30-13:30 Mittagspause
Di 13:30-15:00 Lektion 6 - Data wrangling - 3.Transformation
Di 15:00-15:15 Pause
Di 15:15-17:00 Lektion 6 - Data wrangling - 3.Transformation
Di 16:00-17:00 Lektion 7 - Visualisierung in R: Basisplots
Mi 9:00-10:30 Lektion 7 - Visualisierung in R: ggplot2
Mi 10:30-10:45 Pause
Mi 10:45-12:00 Lektion 7 - Visualisierung in R: ggplot 2
Mi 12:15-13:15 Mittagspause
Mi 13:15-13:45 Lektion 8 - Einfache Tests in R
Mi 13:45-15:00 Lektion 9 - Statistische Modellierung
Mi 15:00-15:15 Pause
Mi 15:15-15:45 Demo - Interpolation und Karten
Mi 15:45-16:00 Lektion 10 - Rmarkdown zur Kommunikation
Mi 16:00-17:00 Kursabschluss