Vor der Buchung beachten:

Bitte beachten Sie vor Ihrer Kursanmeldung unsere Allgemeine Teilnahmebedingungen (pdf, 92 KB) insbesondere aber unser Fairplay: An- und Abmelden (pdf, 299 KB).. Vielen Dank!


Covid-19 Schutzkonzept

Basisschutzkonzept der UZH

FAQ

Hier finden Sie Antworten zu häufig gestellten Fragen.


Zum Abmelden von Kursen gehen Sie bitte auf Ihre Teilnehmenden-Homepage .



Kontakt:

E-Mail: training@zi.uzh.ch

Kontaktdetails


Wartungsarbeiten am 4.10.2022

Am 4.10. wird die Kursdatenbank migriert.

Eine Anmeldung zu den Kursen ist an diesem Tag auf der Webseite nicht möglich.
Sie können sich weiterhin von ihren Kursen auf Ihrer Teilnehmenden Homepage abmelden.
Wenn Sie sich zu einem Kurs anmelden möchten oder wenn Sie Fragen haben, melden Sie sich bitte an training@zi.uzh.ch

Vielen Dank für Ihr Verständnis.

Maintenance work on 4.10.2022

On 4.10. the course database will be migrated.

It will not be possible to register for courses on the website on this day.
You can still deregister from your courses on your participant homepage
If you would like to register for a course or if you have any questions, please contact training@zi.uzh.ch.

Thank you for your understanding.

R: tidyverse for Data Science

R is a powerful, wide-spread and freely available language and environment for statistical computing and graphics.

This twelve-hour-course for intermediate R users focuses on the tidyverse, a collection of R packages for data science. The course is a mixture between brief presentations, demonstrations (on-screen, using R and RStudio) and supervised exercises (“learning by doing”).

Inhalt

  • dplyr - Data management & manipulation
  • ggplot2 - High-level visualisations ("The grammar of graphics")
  • purrr - Enhanced functional programming
  • tidyr - Helpers to create tidy data sets
  • readr - Fast and friendly data import/export
  • tibble - Modern data frames

Voraussetzungen

Basic knowledge of R, preferably attendance of the course "R: Basic Introduction". You should have an idea of the following expressions and be able to create/perform them in R: vectors, matrices, data.frames, indexing, high- and low level plotting functions for standard plots.

Teilnehmende

Students and employees of the University of Zurich. This course is particularly suitable for students at the BSc/MSc-level.

Kursunterlagen

Handouts will be distributed during the course. Furthermore, the book from Wickham und Grolemund (Wickham, Hadley; Grolemund, Garrett (2017): R for data science, import, tidy, transform, visualize, and model data, Sebastopol, O'Reilly) would help learners to deepen their understanding of R for data science. It is however no prerequisite for this course.

Durchführung

Kurs ARF 3
Freie Plätze:0
Dauer:2 Tag(e) / 12 Stunde(n)
Kursleitende:Jan Wunder
Teilnehmerzahl:Min: 7
Max: 20
Ort:Anmeldung auf der Kollaborationsplattform Teams mit Ihrem UZH Account. Im Team "ZI - IT Fort- und Weiterbildungen" finden sie den Kanal Y10-E-25, ihren virtuellen Kursraum für diesen Kurs.
Y10-E-25 (on Teams)
Datum/Zeit:
Donnerstag, 6. Januar 202210:00 - 17:00
Donnerstag, 13. Januar 202210:00 - 17:00
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