Vor der Buchung beachten:

Bitte beachten Sie vor Ihrer Kursanmeldung unsere Allgemeine Teilnahmebedingungen (pdf, 38 KB) insbesondere aber unser Fairplay: An- und Abmelden (pdf, 299 KB).. Vielen Dank!


Hier finden Sie Antworten zu häufig gestellten Fragen.


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



Kontakt:

kurssekretariat@id.uzh.ch


Kursprogramm des HS19:

Das Programm für das Herbstsemester 2019 ist ab August online. Eine Anmeldung ist ab dem 26.08.2019 (im Laufe der Nacht ab ca. 01:00 Uhr) möglich.


The program for the autumn semester 2019 will be online from August. Registration is possible from 26.08.2019 (during the night from approx. 01:00)


CMS, OLAT und S3IT Kurse erlauben auch vorher eine Anmeldung.

CMS, OLAT and S3IT courses also allow prior registration.

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 1
Freie Plätze:0
Dauer:2 Tag(e) / 12 Stunde(n)
Kursleitende:Jan Wunder
Teilnehmerzahl:Min: 7
Max: 20
Ort:Mac-Schulungsraum der Zentralen Informatik, Winterthurerstr. 190, Zürich (Irchel Campus: Gebäude/Building: Y10, unterhalb Dekanat MNF)
Y10-E-25
Datum/Zeit:
Donnerstag, 20. Juni 201910:00 - 17:00
Donnerstag, 4. Juli 201910:00 - 17:00
Veranstaltungs-Infos als ICS Feed