5591G21
Modul G
WiSe 18/19: Digitale Datenanalyse und statistische Methoden - Lehrveranstaltung 2 (Ferienmodul)
Martin Barghoorn
Hinweise für Studierende
Modul G
Digitale Datenanalyse und statistische Methoden
Prüfungsleistungen: Die Teilnehmenden erstellen innerhalb von 14 Tagen nach Ablauf des Moduls eine Projektarbeit und erhalten bei bestandenen Leistungen (Projektarbeit und aktive Teilnahme) 5 Leistungspunkte.
Die Anmeldung zu diesem Modul erfolgt per Mail in der Zeit vom 01.10. - 12.10.2018, 12 Uhr:
Bitte schicken Sie das ausgefüllte Anmeldeformular an abv-it@zedat.fu-berlin.de
Das Anmeldeformular finden Sie ab dem 01.10.2018 unter: http://www.zedat.fu-berlin.de/Schulung/ABV-Module
Bitte beachten Sie auch unsere FAQ´s Schließen
Digitale Datenanalyse und statistische Methoden
Prüfungsleistungen: Die Teilnehmenden erstellen innerhalb von 14 Tagen nach Ablauf des Moduls eine Projektarbeit und erhalten bei bestandenen Leistungen (Projektarbeit und aktive Teilnahme) 5 Leistungspunkte.
Die Anmeldung zu diesem Modul erfolgt per Mail in der Zeit vom 01.10. - 12.10.2018, 12 Uhr:
Bitte schicken Sie das ausgefüllte Anmeldeformular an abv-it@zedat.fu-berlin.de
Das Anmeldeformular finden Sie ab dem 01.10.2018 unter: http://www.zedat.fu-berlin.de/Schulung/ABV-Module
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Kommentar
Modul G - Lehrveranstaltung 2
Inhalte des Moduls
Datenanalyse und statistische Methoden mit R
Die Programmiersprache R ist eine für Windows, Mac und Linux frei erhältliche, moderne Software, die relativ einfach zu erlernen ist und fast unbegrenzte Möglichkeiten für praxisorientierte Programmierung und statistische Auswertung bietet. R ist ein Open Source System, das einerseits einen sehr großen Vorrat an wichtigen Funktionen bereitstellt und andererseits einen komfortablen Einstieg in die individuelle und kreative Programmierung ermöglicht. Mit R unterliegt man nicht den Beschränkungen statistischer Standard-Software und wichtige Schnittstellen zu anderen Systemen wie z.B. MS-Office-Paketen oder Datenbanken sind vorhanden.
Für die praktische Stoffvermittlung und die Übungen im Modul wird das R-System genutzt, das 1992 von den Statistikern Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelte wurde. Für statistische Arbeiten am Computer ist R zur wichtigsten Programmiersprache weltweit geworden.
Folgende statistische Methoden werden behandelt:
- Definition Statistik, Zusammenfassung von Methoden
- Deskriptive Statistik, amtliche und nichtamtliche Statistik
- Grundgesamt und Stichproben
- Stichprobentheorie, Markt- und Meinungsforschung
- Variablen, Merkmal und Skalen (Datentyp)
- Lage- und Streuungsmaße
- Multivariate Statistik, Kontingenztafeln, Testverfahren
- Ein- und mehrdimensionale Kreuztabellen, sowie statistische Testverfahren (T-Test und Chi-Quadrat-Test)
- Assoziationsmaße, Korrelation, Modelle
- Grafische Methoden, explorative und vergleichende Grafik
- Bedeutung von Algorithmen, diverse Algorithmen in Statistik und Informatik
- R-Packages, Speicherplatz und Verschlüsselungsverfahren, Datenkompression
- RODBC-Datenbank-Verbindung und Auswertungen mit Datenbanken (SQL)
- Datamining, Textmining
Alle genannten Themen werden in Theorie und Praxis behandelt. Den Studierenden wird ein ausführliches Skript zur Verfügung gestellt.
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Inhalte des Moduls
Datenanalyse und statistische Methoden mit R
Die Programmiersprache R ist eine für Windows, Mac und Linux frei erhältliche, moderne Software, die relativ einfach zu erlernen ist und fast unbegrenzte Möglichkeiten für praxisorientierte Programmierung und statistische Auswertung bietet. R ist ein Open Source System, das einerseits einen sehr großen Vorrat an wichtigen Funktionen bereitstellt und andererseits einen komfortablen Einstieg in die individuelle und kreative Programmierung ermöglicht. Mit R unterliegt man nicht den Beschränkungen statistischer Standard-Software und wichtige Schnittstellen zu anderen Systemen wie z.B. MS-Office-Paketen oder Datenbanken sind vorhanden.
Für die praktische Stoffvermittlung und die Übungen im Modul wird das R-System genutzt, das 1992 von den Statistikern Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelte wurde. Für statistische Arbeiten am Computer ist R zur wichtigsten Programmiersprache weltweit geworden.
Folgende statistische Methoden werden behandelt:
- Definition Statistik, Zusammenfassung von Methoden
- Deskriptive Statistik, amtliche und nichtamtliche Statistik
- Grundgesamt und Stichproben
- Stichprobentheorie, Markt- und Meinungsforschung
- Variablen, Merkmal und Skalen (Datentyp)
- Lage- und Streuungsmaße
- Multivariate Statistik, Kontingenztafeln, Testverfahren
- Ein- und mehrdimensionale Kreuztabellen, sowie statistische Testverfahren (T-Test und Chi-Quadrat-Test)
- Assoziationsmaße, Korrelation, Modelle
- Grafische Methoden, explorative und vergleichende Grafik
- Bedeutung von Algorithmen, diverse Algorithmen in Statistik und Informatik
- R-Packages, Speicherplatz und Verschlüsselungsverfahren, Datenkompression
- RODBC-Datenbank-Verbindung und Auswertungen mit Datenbanken (SQL)
- Datamining, Textmining
Alle genannten Themen werden in Theorie und Praxis behandelt. Den Studierenden wird ein ausführliches Skript zur Verfügung gestellt.
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12 Termine
Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung
Mo, 11.03.2019 09:00 - 12:30
Di, 12.03.2019 09:00 - 12:30
Mi, 13.03.2019 09:00 - 12:30
Do, 14.03.2019 09:00 - 12:30
Mo, 18.03.2019 - Do, 21.03.2019 09:00 - 12:30
Di, 19.03.2019 09:00 - 12:30
Mi, 20.03.2019 09:00 - 12:30
Do, 21.03.2019 09:00 - 12:30
Mo, 25.03.2019 09:00 - 12:30
Di, 26.03.2019 09:00 - 12:30
Mi, 27.03.2019 09:00 - 12:30
Do, 28.03.2019 09:00 - 12:30