Serwisy internetowe Uniwersytetu Warszawskiego Nie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Advanced Visualisation in R

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-DS2AV Kod Erasmus / ISCED: 14.3 / (0311) Ekonomia
Nazwa przedmiotu: Advanced Visualisation in R
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Anglojęzyczna oferta zajęć WNE UW
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h)
Przedmioty obowiązkowe dla II roku Data Science and Business Analytics
Punkty ECTS i inne: 6.00
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Skrócony opis:

Celem kursu jest przekazanie wiedzy i umiejętności o technikach zaawansowanej wizualizacji danych w R dzięki której można tworzyć wykresy adekwatne do problemu w standardzie publikacyjnym. Do realizacji tego celu wykorzystany zostanie pakiet ggplot2, którego składnia zostanie omówiona szczegółowo – od podstawowych zasad i funkcji, przez przegląd różnych geometrii (np. geom_line, geom_point, geom_bar), edycje parametrów wykresu (funkcja theme i rodzina funkcji scale_). Na koniec zostanie zaprezentowany przegląd zaawansowanych wizualizacji, włączając w to tworzenie map i rozkładów dwuwymiarowych. Podczas zajęć zostaną również omówione wybrane techniki wizualizacji interaktywnej. Ważną częścią kursu będzie zaprezentowanie efektywnych sposobów wykorzystania pakietu R do wizualizacji danych.

Pełny opis:

R-CRAN jest obecnie jednym z najpowszechniej wykorzystywanych pakietów w ilościowej analizie danych. Jedną z najsilniejszych stron R są biblioteki do wizualizacji danych z ggplot2 na czele.

Kurs zakłada znajomość programu R na poziomie podstawowym, uczestnicy powinni chcieć specjalizować się w R i chcieć doskonalić warsztat analityczny w tym środowisku w zakresie technik wizualizacji danych i następnie wykorzystywać je w ilościowej analizie danych:

1. Wprowadzenie do ggplot2 (funkcje: ggplot(), aes(), geom_point(), ggsave())

2. Edycja wygladu wykresu (funkcje:: themes(), guide_legend(), guides(), labs(), pakiety: extrafont, ggthemes)

3. Nanoszenie etykiet I annotacji na wykresy (funkcje:: geom_text(), geom_label(), geom_text_repel(), geom_label_repel())

4. Edytowanie skali wykresów: (rodzina funkcji scale_* )

5. Wykresy słupkowy i kołowy (funkcje:: geom_bar() and geom_arcpie())

6. Wykres liniowy (funkcje:: geom_line(), geom_vline(), geom_hline(), geom_rect())

7. Wiele wykresów w jednym oknie (multiplot(), grid.arrange(), viewport())

8. Szacowanie trendu w dancych (funkcja geom_smooth())

9. Wizualizacja rozkładu jednowymiarowego: (funkcje: geom_histogram(), geom_density(), geom_boxplot(), geom_violin())

10. Wizualizacja rozkładu dwuwymiarowego: (funkcje:: geom_bin2d(), geom_hexbin(), geom_tile()

11. Mapy w ggplot2 (funkcje:: geom_polygon, ggmap)

12. Interaktywne wizualizacja w ggplot2(pakiety: ggiraph, htmlwidgets)

13. funkcje stat_: (stat_ family function)

14. Prezentacja projektów studentów

Literatura:

- własne materiały

Literatura obowiązkowa:

-Biecek P., 2017, Przewodnik po pakiecie R, wydanie 4, Oficyna Wydawnicza GIS, Wrocław

- Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P., (red), 2016, Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu, wydanie 2,Warszawa

- Wickham, Hadley. Advanced R. CRC Press, 2014.

- Wickham, Hadley. ggplot2: elegant graphics for data analysis. Springer, 2016.

Efekty uczenia się:

WIEDZA

1) Na koniec kursu student wie jak używać pakietów do wizualizacja w R do tworzenia zaawansowanych wykresów w standardzie publikacyjnym

2) Posiada dogłębną wiedzę o technikach wizualizacja w R

3) Uczestnik kurs wie jakie jest zastosowanie wizualizacji danych w analizach ilościowych

UMIEJĘTNOŚCI

1) Uczestnik posiada umiejętność pracy z oprogramowaniem w R w zakresie wizualizacji danych

2) Student potrafi samodzielnie projektować i pisać złożone procedury i komendy w R

KOMPETENCJE SPOŁECZNE

1) Uczestnik rozumie, że biegłe posługiwanie się programem R wymaga ciągłego poznawania tego pakietu i doskonalenia warsztatu.

2) Student ma świadomość, że program R wraz z pakietami dodatkowymi jest nieustannie rozwijany i oferuje z czasem nowe możliwości.

3) Uczestnik zdaje sobie sprawę, że program R jest uniwersalnym narzędziem i może być wykorzystywany w obliczeniach w różnych dziedzinach wiedzy oraz, że kurs daje podstawy do samodzielnego poszukiwania takich dostosowań.

Studenci, którzy ukończą kurs z ocenami co najmniej dobrymi, będą znali program na poziomie biegłym, co będzie stanowić cenną pozycję w CV i jasny sygnał dla pracodawców o wysokich umiejętnościach analitycznych.

K_U02, K_U05

Metody i kryteria oceniania:

Na końcową ocenę składają się:

• punkty za rozwiązane zadania wykonywane w ramach pracy własnej na zajęciach i pracy domowej (30 punktów),

• punkty za przygotowanie projektu semestralnego (70 punktów),

• dodatkowe punkty za aktywność.

Punkty Ocena

[0-60] ndst

(60-70] Dst

(70-80] dst +

(80-90] Db

(90-100] db +

(100-110] Bdb

>110 bdb !

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Ćwiakowski
Prowadzący grup: Piotr Ćwiakowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2022-10-01 - 2023-01-29
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.