5021.20 - Dátuvísindi og hagfrøði við RStudio

5021.20

Dátuvísindi og hagfrøði við RStudio

7,5

Støddfrøði B á miðnámsstigi.

At geva eina innleiðing í nútímans dátuvísindi, hagfrøði og hugtakið endurskapandi gransking (“reproducible research”) við nýtslu av framkomnum og brúkaravinarligum hentleikum í RStudio. Dátuvísindi og hagfrøði við RStudio ger tað nú munandi lættari at skipa og hagfrøðisliga greina data – samanborið við at brúka R einsamalt – við at tvinna saman R-kodu, tekst, formlar og myndir til snøggar hagfrøði-frágreiðingar. Sum KT-verkfrøðingur, dátugreinari ella granskari fært tú soleiðis innleiðslu í bæði fremstu KT-amboð - og grundleggjandi teori - innan hagfrøðisliga greining av data.

Dátuvísindi: innlesing, skipan, broyting, plotting og modellering av snøggum data (“tidy data”). Innleiðing til R og RStudio. Menning og skipan av RStudio-verkætlanum eftir hugtakinum endurskapandi gransking. Skjalfesting og kunning: dynamiskar frágreiðingar við RStudio. Hagfrøði: Sløg av data. Sýnistøka og sýnisbýti. Sannlíkindi og stokastiskir variablar. Diskret býti, m.a. binomial- og poisson-býtið. Kontinuer býti, m.a. normalbýtið og eksponentialbýtið. Hagfrøðilig lýsingartøl og grafar. Punkt- og interval-estimatión, konfidens-interval. Hagfrøðilig modell og test av hypotesum fyri bæði numerisk og flokkaði (kategorisk) data. Korrelatión og linjurøtt regressión, t-test og chi-kvadrat test, styrki av testum (power), stór og smá sýni. Dømi um brúk av hagfrøði innan teldufrøði og onnur fakøki, t.d. fólkaheilsu, lívfrøði, samfelagsfrøði.

Fyrilestrar, telduvenjingar við open-source R og RStudio, bólkaarbeiði og orðaskifti.

Eftir lokið skeið skal studenturin vera førur fyri at: - brúka RStudio til at innlesa rá-data, og skipa snøgg data til hagfrøðiligar greiningar. - stovna RStudio-verkætlanir, gera og nýta R-kodu til hagfrøðiligar kanningar. - gera snøggar hagfrøði frágreiðingar við talvum og myndum eftir hugtakinum endurskapandi gransking við RStudio. - kenna gundleggjandi hagfrøðislig hugtøk, sum hava við data, sannlíkindi, stokastiskar variablar og sannlíkindabýti at gera, og meta um, hvørjar hagfrøðiligar metodur kunnu koma upp á tal við einum ítøkiligum datasetti.

Dømingin byggir á hesar lutir: - tvær smærri kravdar innlatingar, og ein kravd stóruppgáva, sum allar skula latast inn til avtalaðar tíðarfreistir. - ein munnlig próvtøka (telur 100%) uttan fyrireikingartíð við støði stóruppgávu, og spurningum innan teori og smærri innlatingum. Stóruppgávan skal leggjast fram og verjast undir próvtøkuni, og hon verður tí send til próvdómara í góðari tíð undan próvtøkuni. - treyt fyri innskriving til próvtøku: at tann lesandi minst hevur latið inn og fingið góðkent tvær tær fyrstu skrivligu innlatingarnar til avtalaðar tíðarfreistir.

Uttanhýsis

7-talsstigin

Open-source lærubøkur, sum finnast online (ikki neyðugt at keypa tær): - R for Data Science (http://r4ds.had.co.nz/). - OpenIntro Statistics (https://www.openintro.org). - Møguliga annað tilfar, sum verður kunnað um og brúkt í undirvísingini.

Hannes Gislason