Durchführung von R-Kursen
An Applied Introduction into R
Trainer: Dr. Stephan Struckmann & Dr. Adrian Richter
R ist eine der beliebtesten und vielseitigsten Software-Distributionen für Data Science. Die Einarbeitung in die Software und insbesondere der Umstieg von einer anderen Software wie STATA oder SAS mag zunächst schwierig erscheinen. Die Mühe lohnt sich jedoch, denn die Verwendung von R ermöglicht nicht nur jegliche statistische Modellierung, sondern auch maschinelles Lernen und reproduzierbare Forschung. Darüber hinaus erleichtert das Wissen einer großen R-Community den Umgang mit der Software und die Lösung individueller wissenschaftlicher Aufgaben.
Für diesen Kurs benötigen die Teilnehmer*innen keine Voraussetzungen außer einem funktionierenden Computer. Wir beginnen mit der Installation der Software, führen nur die notwendigsten technischen Grundlagen von R ein und lernen die verschiedenen Datentypen sowie grundlegende Datenmanipulationen kennen.
Dieser Kurs bildet die Grundlage für weiterführende Kurse wie "Data-Wrangling-with-R" und "Applied Statistics-with-R".
Zeit: 3 x 4 Stunden = 1,5 Tage (Wintersemester)
Sprache: Deutsch/English
Kursmaterial: Englisch
ECTS: 1.0
Anmeldung: https://www.uni-greifswald.de/forschung/wissenschaftlicher-nachwuchs/graduiertenakademie/kurse-und-veranstaltungen/
Data Wrangling With R (DWWR)
Trainer: Dr. Adrian Richter & Dr. Stephan Struckmann
Daten können manchmal nahezu chaotisch erscheinen und oft müssen wir den größten Teil unserer Zeit in das Verständnis und die Aufbereitung der Daten investieren (1), um schließlich die korrekte statistische Methode anwenden zu können. In diesem Kurs werden wir mit Daten arbeiten, die in unterschiedlichen Strukturen vorliegen, z. B. als patientenbasierte Längsschnittdaten, mit unterschiedlichen und unterschiedlich langen Therapieepisoden sowie begleitenden unerwünschten Ereignissen. Solche Daten erfordern eine zeitintensive und strukturierte Aufbereitung, um sie z. B. in time-to-event Analysen mit zeitlich variierenden Kovariablen zu verwenden. Wir werden Daten importieren, transformieren, bereinigen, zusammenführen und aggregieren, um sie "fit-for-use" zu machen.
Vorkenntnisse: Sie haben bereits Basiskenntnisse in der Programmiersprache R und können Ihr lokales Arbeitsverzeichnis (working directory) einrichten, R Pakete installieren und laden, sowie die R-Hilfe benutzen. Zudem kennen Sie unterschiedliche Typen und Klassen von Daten in R und können R-Objekte indizieren und unterteilen. Logische Operatoren sind ebenfalls kein Fremdwort für Sie.
Kein Inhalt des Kurses: Die korrekte Anwendung und Interpretation statistischer Methoden werden in diesem Kurs nicht vermittelt. Wir werden jedoch die Daten im Hinblick auf die spezifischen Voraussetzungen verschiedener statistischer Methoden und Modelle vorbereiten.
(1) Donoho, David. 50 years of data science. Journal of Computational and Graphical Statistics 2017;26:745-66.
Zeit: 3 x 4 Stunden = 1,5 Tage (Sommersemester)
Sprache: Deutsch/English
Kursmaterial: Englisch
ECTS: 1.0
Anmeldung: https://www.uni-greifswald.de/forschung/wissenschaftlicher-nachwuchs/graduiertenakademie/kurse-und-veranstaltungen/
