Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Basic R Programming

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 220521-D
Kod Erasmus / ISCED: 11.0 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. / (0540) Matematyka i statystyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Basic R Programming
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Elective courses for QEM - masters
Major courses for AAB - masters
Przedmioty obowiązkowe na programie SMMD-ADA
Punkty ECTS i inne: 1.50 (zmienne w czasie) 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.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Basic knowledge of R programming environment.

Basic working knowledge of R programming language.

Basic understanding of code organization.

Umiejętności:

Participants can write scripts addressing basic analytical tasks.

Participants can organize code with functions.

Participants can effectively use basic data structures.

Kompetencje społeczne:

Participants acquire better understanding of analytical methods and tools used to analyze data.

Participants acquire more efficient practical ways of data analysis.

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

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

The course introduces the R programming language. The first lab discusses installing and configuring R and selected editors. The next block of labs introduces basic data structures: vectors and lists, and data structures based on them: matrices, and data frames. The last block of labs introduces basic programming techniques, including conditional execution, looping and mapping, and functions. Some additional packages are also described.

Pełny opis:

Course provides a simple and comprehensive introduction to the R programming language and its uses in data analysis. After the course participants are able to write scripts addressing basic analytical tasks.

Literatura:

Literatura podstawowa:

An Introduction to R, W. N. Venables, D. M. Smith and the R Development Core Team;

Introductory Statistics with R, R. P. Dalgaard, Springer, 2002;

Modern Applied Statistics with S, W. N. Venables, B. D. Rpley, Springer, 2002

Literatura uzupełniająca:

Linear Models with R, J. J. Faraway, Chapman & Hall/CRC, 2005;

Extending the Linear Model with R, J. J. Faraway, Chapman & Hall/CRC, 2006;

Time Series Analysis and Its Applications. With R Examples, R. H. Shumway, D. S. Stoffer, Springer, 2006

Uwagi:

Kryteria oceniania:

projekty: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Michał Ramsza
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

The course introduces the R programming language. The first lab discusses installing and configuring R and selected editors. The next block of labs introduces basic data structures: vectors and lists, and data structures based on them: matrices, and data frames. The last block of labs introduces basic programming techniques, including conditional execution, looping and mapping, and functions. Some additional packages are also described.

Pełny opis:

Course provides a simple and comprehensive introduction to the R programming language and its uses in data analysis. After the course participants are able to write scripts addressing basic analytical tasks.

Literatura:

Literatura podstawowa:

An Introduction to R, W. N. Venables, D. M. Smith and the R Development Core Team;

Introductory Statistics with R, R. P. Dalgaard, Springer, 2002;

Modern Applied Statistics with S, W. N. Venables, B. D. Rpley, Springer, 2002

Literatura uzupełniająca:

Linear Models with R, J. J. Faraway, Chapman & Hall/CRC, 2005;

Extending the Linear Model with R, J. J. Faraway, Chapman & Hall/CRC, 2006;

Time Series Analysis and Its Applications. With R Examples, R. H. Shumway, D. S. Stoffer, Springer, 2006

Uwagi:

Kryteria oceniania:

projekty: 100.00%

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

Okres: 2024-02-24 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Michał Ramsza
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

The course introduces the R programming language. The first lab discusses installing and configuring R and selected editors. The next block of labs introduces basic data structures: vectors and lists, and data structures based on them: matrices, and data frames. The last block of labs introduces basic programming techniques, including conditional execution, looping and mapping, and functions. Some additional packages are also described.

Pełny opis:

Course provides a simple and comprehensive introduction to the R programming language and its uses in data analysis. After the course participants are able to write scripts addressing basic analytical tasks.

Literatura:

Literatura podstawowa:

An Introduction to R, W. N. Venables, D. M. Smith and the R Development Core Team;

Introductory Statistics with R, R. P. Dalgaard, Springer, 2002;

Modern Applied Statistics with S, W. N. Venables, B. D. Rpley, Springer, 2002

Literatura uzupełniająca:

Linear Models with R, J. J. Faraway, Chapman & Hall/CRC, 2005;

Extending the Linear Model with R, J. J. Faraway, Chapman & Hall/CRC, 2006;

Time Series Analysis and Its Applications. With R Examples, R. H. Shumway, D. S. Stoffer, Springer, 2006

Uwagi:

Kryteria oceniania:

projekty: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Michał Ramsza
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

The course introduces the R programming language. The first lab discusses installing and configuring R and selected editors. The next block of labs introduces basic data structures: vectors and lists, and data structures based on them: matrices, and data frames. The last block of labs introduces basic programming techniques, including conditional execution, looping and mapping, and functions. Some additional packages are also described.

Pełny opis:

Course provides a simple and comprehensive introduction to the R programming language and its uses in data analysis. After the course participants are able to write scripts addressing basic analytical tasks.

Literatura:

Literatura podstawowa:

An Introduction to R, W. N. Venables, D. M. Smith and the R Development Core Team;

Introductory Statistics with R, R. P. Dalgaard, Springer, 2002;

Modern Applied Statistics with S, W. N. Venables, B. D. Rpley, Springer, 2002

Literatura uzupełniająca:

Linear Models with R, J. J. Faraway, Chapman & Hall/CRC, 2005;

Extending the Linear Model with R, J. J. Faraway, Chapman & Hall/CRC, 2006;

Time Series Analysis and Its Applications. With R Examples, R. H. Shumway, D. S. Stoffer, Springer, 2006

Uwagi:

Kryteria oceniania:

projekty: 100.00%

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa
tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0