Kurseinführung

Data Science 1 - Programmieren & Visualisieren

Saskia Otto & Monika Eberhard

Universität Hamburg, IMF

Wintersemester 2024/2025

Was ist ‘Data Science’?

Aktuell sehr populär!

Quelle: Screenshot der Harvard Business Review Website vom 11. November 2017.

Die perfekten Wissenschaftler

Die 5 Hauptkomponenten in Data Science

Das Data Science in Biology Programm

Übersicht der Bachelormodule

Zu diesem Modul

Lernziele

Am Ende dieses Moduls werden Sie…

Modulstruktur

Interaktive Vorlesungen

• Web-basierte Vorlesungen (VL)
• Quizze während der VL (HTML)
• Paralleles Programmieren (RStudio Desktop/Workbench, Jupyter)
• Abschließende Wissensquizze (HTML) als Vorbereitung zur Klausur
• Hilfreich: Handy, Tablet oder Computer

Übungen

• Praktische Übungen mittels swirl-Kurs bzw. R Skripten im Rahmen betreuter Gruppenarbeit
• Angewandte Online-Quizze auf Moodle als weitere Vorbereitung zur Klausur
• Bearbeitung einer Fallstudie mit abschließender Überprüfung (Moodle)
• Nötig: Computer oder Tablet
• Anwesenheitspflicht, 15% (= 2 Übungstage) Fehlzeit erlaubt

Vorlesungsthemen - Zeitplan

Termin: Montags, 11:15-12:45, Gr. Hörsaal (MLK 3)

• Oktober: Data Science Allgemein
  • Einführung in Daten und Datenmanagement
  • Grundlagen der deskriptiven Statistik
  • Biologische Prozesse mathematisch beschreiben
• November/Dezember: R Programmierung
  • Einführung in die (R) Programmierung
  • Grundlagen in R: Variablen und Vektoren
  • Grundlagen in R: Komplexere Objekte
  • Datenaufbereitung mit tidyverse
  • Datevisualisierung mit base R und ggplot2
  • Maßgeschneiderte ggplot2 Diagramme
• Januar: Visualisierung
  • Grundlagen der Visualisierung
  • Kartenerstellung mit ggplot und interaktive Grafiken
  • Handhabung spezieller Datentypen
  • Fortgeschrittene Programmierung

Übersicht zu den Übungen

Gruppenzeiten

Gruppe	Tag	Zeit	Ort	BSc	Betreuung
A	Mo	14:00-15:30	IZS, gr. HS	BIO	Kathrin Otte
B	Mo	14:00-15:30	IZS, Kosswig-HS	BIO	Marie-Christin Hardenbricker
C	Mi	11:00-12:30	IPM, CvL-HS	BIO	Julian Mittmann-Götsch
D	Mi	11:00-12:30	IPM, E.004	BIO	Katrin Möller
E	Mi	15:15-16:45	IZS, 017	BIO	Marie-Christin Hardenbricker
F	Mi	15:15-16:45	IZS, Kosswig-HS	BIO	Monika Eberhard
G	Mi	15:30-17:00	IPM, E.303	BIO	Dragan Matevski
H	Mi	15:30-17:00	IPM, E.304	BIO	Nadine Hauschild
I	Do	14:15-15:45	IZS, Kosswig-HS	BIO	Kathrin Otte
J	Do	14:15-15:45	IZS, gr. HS	BIO	Marie-Christin Hardenbricker
K	Do	15:30-17:00	IPM, CvL-HS	BIO	Miriam Scriba
L	Mi	13:15-14:45	IMF/GES, 107	BMARSYS	Saskia Otto

Das Team

Dr. Monika Eberhard

Prof. Dr. Jochen Fründ

Prof. Dr. Kathrin Otte

Marie-Christin Hardenbricker

Dr. Saskia Otto

Julian Mittmann-Götsch

Katrin Möller

Nadine Hauschild

Miriam Scriba

Dr. Dragan Matevski

Moodle Kurs

→ MIN Moodle Zugang

• Lernmaterial
• VL Aufzeichnungen
• Übungsdateien
• Quizfragen
• Fallstudien
• Klausur
• Kommunikation (Forum/Nachrichten)

Webseite mit Vorlesungsfolien

Kurswebseite: https://uham-bio.github.io/bsc-data-science-1/

Handbuch zum Modul

Das Handbuch enthält Hinweise und Erläuterungen zum Modul (Teil 1), den Übungsaufgaben (Teil 2) und den Fallstudien (Teil 3).

Übungsdateien zum Download

Vor der ERSTEN Übungsstunde von Moodle herunterzuladen!

Software

Vorbereitung zu den Übungen

Installieren Sie auf Ihrem Computer (Tablets funktionieren nicht):

Vor dem ERSTEN Übungsttag

• Installieren Sie Libreoffice Calc (ODER Microsoft Excel).

Vor dem VIERTEN Übungsttag

• Installieren Sie R UND RStudio Desktop.
• Alternativ können Sie unsere RStudio Workbench nutzen, die auch auf Tablets/iPads funktioniert.

Mehr Informationen zur Installation der Software finden Sie im Handout.

Fallstudien (ab Dezember)

• Schriftlicher Leistungsnachweis: Bearbeitung einer Fallstudie die frei ausgewählt werden kann.
• Jede Fallstudie
  • hat ein oder mehrere Datensätze und spezifische Fragen.
  • soll mithilfe einer umfangreichen Datenanalyse in R bearbeitet werden.
• Abgabe:
  • R Skript
  • Kurzbericht (MS Word)
• Abschlussfragebogen auf Moodle

Weitere Infos gibt es auf Moodle.

Buchempfehlungen

Hier ein paar Vorschläge…

• Data Science mit R
  • The R Book von Michael J. Crawley (2013), 2. Edition, Wiley & Sons, Ltd., West Sussex, UK, 975 S. → online verfügbar als PDF ( Link)
  • R for Data Science von Hadley Wickham & Garret Grolemund (2017), O’Reilly Media Inc., CA, U.S.A, 494 S. → online verfügbar
• Visualisierung mit ggplot2
  • ggplot2 - Elegant Graphics for Data Analysis von Hadley Wickham (2016), 2. Edition, Springer International Publishing, Switzerland, 260 S. → online verfügbar
  • Guide to Create Beautiful Graphics in R von Alboukadel Kassambara (2013), 2. Edition, STHDA, 237 S.
• Visualisierung allgemein
  • Data Visualisation - A Handbook for Data Driven Design von Andy Kirk (2019), 2. Auflage, SAGE Publications Ltd., 312 S.
  • Good Charts Workbook von Scott Berinato (2019), HBR Press, 279 S.

Ready for the jump?

Quelle: www.pixabay.com (CCO 1.0 Lizenz)

Bei weiteren Fragen: saskia.otto(at)uni-hamburg.de


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