- Home
- Teilnehmenden Homepage
- Kursangebote
- Aktuelles Kursprogramm
- Betriebssysteme, Programmieren
- Mac Betriebssystem (Teil 1) - Grundlagen
- Mac Betriebssystem (Teil 2) - Mac Bordmittel effizient nutzen
- Mac Betriebssystem (Teil 3) - Backup, Sicherheit und Systempflege
- Mac Betriebssystem (Teil 4) - Power User
- Python - Basics
- Python - Intermediate
- LinuxDays Install Event (TheAlternative.ch)
- Linux Command Line (Science IT)
- Linux Bash Workshop (TheAlternative.ch)
- UZH365 - Erste Schritte mit Power Automate
- Windows 10 Betriebssystem: Backup unter Windows
- Windows 10 Betriebssystem: Grundlagen
- Windows 10 Betriebssystem: System-KnowHow
- Windows 10 Betriebssystem: Windows effizient nutzen
- Bildbearbeitung, Illustration und Präsentation
- Collaboration, Social Media und Webpublishing
- Accessibility@UZH mit dem CMS
- Bilder für den Webauftritt
- CMS-Einführung Magnolia
- Einführung in das Programmieren mit PHP
- Erstellen und Publizieren von Webseiten
- Grundlagen der Zusammenarbeit in der UZH365 Cloud
- JavaScript: Grundlagen
- UZH365 - Aufgabenmanagement mit Microsoft Planner
- UZH365 - Grundlagen der Zusammenarbeit mit Microsoft Teams
- UZH365 - Microsoft Outlook (im Web) Grundlagen
- UZH365 - Mit Outlook Desktop für Mac einfach zusammenarbeiten
- UZH365 - Onlinebesprechungen mit Teams produktiv gestalten
- UZH365 - Outlook Desktop Productivity Training
- UZH365 - SharePoint Grundlagen
- Data Science
- Datenbanken, Tabellenkalkulation
- MS Excel 365: Basis (Mac)
- MS Excel 365: Basis (Windows)
- MS Excel 365: Datenanalyse und Datenvisualisierung (Mac)
- MS Excel 365: Datenanalyse und Datenvisualisierung (Windows)
- MS Excel 365: Formeln und Funktionen (Mac)
- MS Excel 365: Formeln und Funktionen (Windows)
- ZI Coding School: Einführung in SQL und Datenbankdesign
- E-Learning
- Scientific Computing
- Textverarbeitung, Publishing
- Wissensmanagement
- UZH365
- IT Kurse von weiteren Organisationseinheiten der UZH
- Lunchveranstaltungen
- Kursraum-Informationen
- Kursangebote
- Data Science
- R: tidyverse for Data Science
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”).
Allgemeine Informationen
| Dauer | 12 hours |
|---|
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
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
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.
Students and employees of the University of Zurich. This course is particularly suitable for students at the BSc/MSc-level.
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.
Kursdaten
| Code | Referierende | Daten | Plätze frei | Ort | |
|---|---|---|---|---|---|
| FS23-ARF2 | Wunder Jan |
11.08.2023
-
25.08.2023
(10:00 - 17:00 Uhr)
|
0 | Universität Zürich Irchel | in Warteliste eintragen |
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!Kontakt:
E-Mail: training@zi.uzh.ch
Kontaktdetails
Kursprogramm des HS23:
Das Programm für das Herbstsemester 2023 ist ab August online. Eine Anmeldung ist ab dem 01.09.2023 (im Laufe der Nacht ab ca. 01:00 Uhr) möglich.CMS, OLAT und Science IT Kurse erlauben auch vorher eine Anmeldung.