Universität Bonn

INRES Pflanzenbau

Reproducible Data Analysis with R (Reproduzierbare Datenanalyse mit R)

Nächster Termin: steht noch nicht fest

Der einwöchige Intensiv-Workshop für Bachelor- und Masterstudentinnen und -studenten (auch für Doktorandinnen und Doktoranden) landwirtschaftlicher Studiengänge bietet eine Einführung in R, einer Programmiersprache die besonders für Statistik geeignet ist.

Lernen Sie R zur Datenbereinigung, - transformation, -analyse und -visualisierung zu nutzen. Schreiben Sie kleine Skripte, die automatisierte und reproduzierbare Datenanalysen auch mit größeren Datenmengen durchführen.

Ziel des Kurses ist es, Ihnen die Datenanalysen für Ihre Bachelor- oder Masterarbeit mit R zu ermöglichen, sowie grundlegende Programmierkenntnisse zu vermitteln, die auch im späteren Berufsleben nützlich sein können.

Unterrichtssprache ist Englisch.

Themen:

  • Grundlagen von R - Datentypen, Schleifen, Bedingungen
  • Skripte zur Automatisierung erstellen
  • Daten transformieren und bereinigen
  • Datenanalyse - deskriptive Statistik
  • Visualisierung von Daten
  • Räumliche Daten, GIS
  • Tipps & Tricks & Problembehebung
  • Dokumente mit Text, Programmcode, Tabellen Grafiken

Voraussetzungen:

  • Bachelor- oder Masterstudiengang an der Landwirtschaftlichen Fakultät der Uni Bonn
  • Mindestens im 4. Bachelor-Semester
  • Interesse an Datenanalyse und Programmieren
  • Hohe Motivation

Anmeldung:

Senden Sie eine kurze E-Mail an guntherkrauss@uni-bonn.de mit Ihrem Namen, Matrikel-Nr., Semesterzahl.
Der Kurs ist auf 25 Personen beschränkt. Plätze werden in der Reihenfolge der eingegangenen E-Mails vergeben. Bei Überbuchung werden Bachelor-/Masterstudentinnen und -studenten bei der Platzvergabe vorrangig berücksichtigt.

Zeit und Ort:

19.- 23. Februar 2024, jeweils 9-17 Uhr

GIS-Labor, Meckenheimer Allee 172

Siehe auch Infos im Online-Vorlesungsverzeichnis Basis

Vorherige Veranstaltungen:

  1. 23. - 27. September 2019
  2. 03. - 07. Februar 2020
  3. 18. - 22. Juli 2022
  4. 13.-17. Februar 2023
  5. 25.-29. September 2023
  6. 1-.-23. Februar 2024
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