Überblick
Informationen zum Kursinhalt
Wer kann teilnehmen?
Der Kurs richtet sich in erster Linie an Mitarbeiter/innen der Verwaltung des Kantons Basel-Landschaft.
Was sind die Ziele?
Am Ende dieses Kurses kannst du:
- den data science lifecycle verstehen
- Konzepte von tidy data und data wrangling verstehen und anwenden
- explorative Datenanalysen mittels Visualisierung durchführen
- Datenprojekte reproduzierbar publizieren
- dir selbst und anderen helfen, mehr über die grosse Welt der Möglichkeiten für Data Science mit R zu lernen.
Wer leitet den Kurs?
Souad Guemghar und Luca Hüsler vom Amt für Daten und Statistik
Kursrahmen
- Level: Einsteiger/in
- Aufwand: 3.5 Stunden Unterricht pro Einheit, sechs Einheiten
- Voraussetzungen: Laptop, Zugriff zu Github und RStudio.
Kursinhalt
- Unit 1
- Data science lifecycle
- Werkzeuge und Arbeitsumgebung kennenlernen: RStudio, Quarto
- Daten visualisieren mit
ggplot2
- Unit 2
- Daten visualisieren mit
ggplot2 - Zeilen transformieren mit
dplyr
- Daten visualisieren mit
- Unit 3
- Spalten transformieren mit
dplyr - Das Pipe
- Gruppen zusammenfassen und zählen mit
dplyr
- Spalten transformieren mit
- Unit 4
- Daten importieren und exportieren
- Daten zusammenfügen mit
dplyr - Konzept tidy data
- Dataframes pivotieren mit
tidyr
- Unit 5
- Datentypen und -klassen
- Datenrekodierung
- Mit Factors arbeiten
- Unit 6
- Mit SQL-Datenbanken arbeiten
- Git in RStudio verwenden
Vorbereitung
🔴 Erforderlich
- DataCamp: Introduction to R (4 Std) – Basics, Vectors, Factors, Data Frames
🟢 Empfohlen
- DataCamp: Introduction to the Tidyverse (1 Std) – Data Wrangling
🔵 Optional
🎥 Videos
- RStudio Einführung (10 Min).
- Einfaches Rechnen in R, Variablen zuweisen (8 Min).
- R programming for absolute beginners (15 Minuten).
- R Programming Tutorial - Learn the Basics of Statistical Computing (2 Stunden).
📚 Bücher & Blogs
- Einführung in R: Kapitel 1 und 2.
- Einführung in R
- Easy R Programming Basics.
- Forschungsseminar: Text as data: Kapitel 1 bis 3.
- Wenn du keine Programmiererfahrung hast, könnte Hands on Programming with R eine wertvolle Ergänzung zu diesem Kurs sein.
💻 Kurse
- W3Schools R Tutorial, R Vectors, R Data Frames, R Factors.