Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analiza danych ilościowych z wykorzystaniem R

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 3500-SCC-ADR
Kod Erasmus / ISCED: 14.2 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0314) Socjologia i kulturoznawstwo Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Analiza danych ilościowych z wykorzystaniem R
Jednostka: Wydział Socjologii
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 6.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Tryb prowadzenia:

w sali

Skrócony opis:

Zajęcia stanowią wprowadzenie do języka R. Ich celem jest przedstawienie najważniejszych cech tego języka, pokazanie najbardziej użytecznych pakietów i ich zastosowań w analizie danych ilościowych oraz wskazanie innych możliwości oferowanych przez to oprogramowanie. Zajęcia będą prowadzone z użyciem oprogramowania RStudio

Pełny opis:

Programowanie w języku R jest używane do analizy i obróbki danych, grafiki, obliczeń i analizy statystycznej. R jest ogólnodostępnym środowiskiem, które cieszy się rosnącą popularnością i znalazło wiele zastosowań. Znajomość R jest poważnym atutem na rynku pracy i jest wręcz wymagana na wielu stanowiskach związanych z obróbką danych, wizualizacją wyników, inżynierią uczenia maszynowego, analizą tzw. Big data itp.

Celem zajęć jest zaznajomienie z podstawami języka R i sposobem wykorzystania go do przetwarzania i analizy typowych danych ilościowych opisujących wyniki badań społecznych. Kurs obejmuje swoim zakresem wczytywanie i eksport danych tabelarycznych zapisanych w różnych formatach, podstawowe przekształcenia danych, agregację, tworzenie rozkładów oraz zestawień statystyk opisowych. Uczestnicy zapoznają się w trakcie zajęć z podstawowymi strukturami danych (ramka danych, wektory, czynniki), ich cechami, sposobami wykorzystania i przekształcania. Obszernie omówione zostanie wykorzystanie pakietów z grupy tzw. tidyverse do tworzenia efektywnych i łatwych do zrozumienia ciągów operacji czyszczenia i przekształcania danych oraz do tworzenia rozkładów statystycznych i zestawień wartości parametrów statystycznych. Ważnym elementem kursu jest też rozwój umiejętności wizualizacji danych przy pomocy wykresów oraz wykorzystania opcji tworzenia przejrzystych raportów z poziomu R. Uczestnicy zostaną też zaznajomieni z podstawowymi strukturami programistycznymi języka R, umożliwiającymi wykorzystanie go do tworzenia bardziej złożonych rozwiązań informatycznych. Zajęcia będą prowadzone z użyciem oprogramowania RStudio

Literatura:

Literatura ogólna:

Biecek, P. (2017). Przewodnik po pakiecie R. Wyd. 4. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Gis.

Biecek, P. (2015). Przetwarzanie danych w programie R oraz Wizualizacja i modelowanie – materiały do kursu Pogromcy danych do pobrania ze strony autora: http://biecek.pl/R/#Pogromcy

Wickham, H. (2014). Tidy data. Journal of Statistical Software 59(10). http://www.jstatsoft.org/v59/i10

Wickham, H. (2010). A layered grammar of graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics 19(1): 3-28.

Efekty uczenia się:

K_W02: posiada pogłębioną wiedzę na temat wybranych metod i technik badań cyfrowych, ich ograniczeń, specyfiki i obszarów zastosowania;

K_W05: rozumie funkcjonujące w świecie cyfrowym mechanizmy i źródła danych, jakie można wykorzystywać albo wygenerować;

K_U02: potrafi analizować dane ilościowe i jakościowe o charakterze cyfrowym;

K_U03: ma podstawowe umiejętności informatyczne pozwalające na poruszanie się w świecie cyfrowym i ułatwiające komunikację międzydziedzinową;

K_U04: ma zaawansowane umiejętności komunikacyjne obejmujące komunikację międzydziedzinową (nauki społeczne/IT);

K_U07: potrafi wyszukiwać, gromadzić i przygotować do analizy za pomocą wybranych narzędzi dane dotyczące określonych zjawisk społecznych;

K_U11: samodzielnie wyszukuje informacje o narzędziach służących analizie danych cyfrowych i dokształca się w zakresie korzystania z nich;

K_U12: potrafi posługiwać się danym programem komputerowym do analizy danych cyfrowych korzystając z jego zaawansowanych funkcji;

K_K03: potrafi krytycznie selekcjonować dane cyfrowe umożliwiające opracowanie wybranego problemu badawczego;

K_K05: jest gotów do pracy zespołowej i współpracy również międzydziedzinowej w ramach wykonywanych zadań;

K_K06: potrafi dokonać krytycznej oceny własnej pracy (badawczej, wykonanych analiz);

Metody i kryteria oceniania:

prace domowe, kolokwium

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-19 - 2024-06-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Warsztaty, 45 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Katarzyna Abramczuk, Krzysztof Bulkowski
Prowadzący grup: Katarzyna Abramczuk, Krzysztof Bulkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Warsztaty - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-17 - 2025-06-08
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Warsztaty, 45 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Katarzyna Abramczuk, Krzysztof Bulkowski
Prowadzący grup: Katarzyna Abramczuk, Krzysztof Bulkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Warsztaty - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki.
ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa tel: +48 22 5532 000 https://www.fuw.edu.pl/ kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)