Statistik wird in immer größerem Ausmaß zu einer computationalen Wissenschaft, besonders die angewandte Statistik kommt ohne den Einsatz und die Beherrschung moderner Software-Werkzeuge nicht aus. Diese Lehrveranstaltung dient der Vertiefung von Programmmier-kenntnissen speziell in R und richtet sich an Studierende, die bereits erste Erfahrungen mit dieser Sprache gesammelt haben (z.B. in der LVA "Einführung in die statistischen Programm-pakete, Programmierung in R", "Praktische Datenanalyse mit R" oder im Selbststudium).
Aufbauend auf den vorausgesetzten grundlegenden R-Kenntnissen werden Techniken vermittelt mit denen sich das komplexe Werkzeug R effizient bedienen läßt.
Vorkenntnisse in Statistik im Ausmaß der Grundvorlesungen sind erforderlich, Kenntnisse in andereren Programmiersprachen als R sind nicht notwendig.
Der Kurs ist im inverted classroom Format, d.h. es werden Videovorlesungen & Material zum Selbststudium angeboten, in der Präsenzzeit an der Uni wird selbst programmiert und die dabei auftretenden Fragen und Probleme werden besprochen. Zusätzlich ist jede Woche ein Übungsblatt abzugeben. Wenn Sie die Kursangebote konsequent nutzen sind Arbeitsaufwand und Anspruch durchaus hoch, der resultierende Erkenntnis- und Kompetenzgewinn aber ebenso -- versprochen!
Themen:
- Guter Programmierstil: Korrekter, sauberer, lesbarer Code
- Algorithmisches Denken: Programmentwurf & Problemlösungsstrategien
- Versionskontrolle mit Git & kollaboratives Coden mit Github
- Funktionen, Scoping & Environments
- Debugging & Profiling
- Objekt-orientiertes Programmieren in R
- R-Pakete bauen mit roxygen2, devtools & testthat
- Trainer/in: Fabian Scheipl