CorrelAid R Lernen – Der Datenkurs von und für die Zivilgesellschaft

CorrelAid Kursangebot(https://correlaid.org/bildung/r-lernen/)

Du hast Daten und bisher keine Idee, wie du diese analysieren kannst? Du möchtest deine Daten nutzen, um effektiver und effizienter zu arbeiten? R ist eine mächtige Programmiersprache für statistische DatenanalyseDatenanalyseDatenanalyse ist der Prozess der (systematischen) Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst Techniken wie deskriptive, explorative und inferentielle Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen. Datenanalyse findet Anwendung in Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing und Wissenschaft. Deskriptiv: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Deskriptives Vorgehen: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Exploratives Vorgehen: Bei der als auch erforschenden Statistik bezeichneten Methode, steht die Sammlung von Information im Vordergrund zudem es bisher kein oder wenig Wissen gibt. Es werden zum Beispiel noch keine Hypothesen aufgestellt. Inferentielle Statistik: Auch als schließende Statistik bezeichnet, beschreibt den statistischen Prozess, von den Ergebnissen einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. und -visualisierung. In diesem Kurs lernst du grundlegende Konzepte und Techniken, um mit R in deinem Verein oder deiner Initiative zu arbeiten. Praxisorientiert geht es um Themen im Bereich Natur-, Tier- und Umweltschutz, wobei du anhand von Übungen und Beispielen Schritt für Schritt in zwölf Wochen lernst, wie du Daten importieren, bearbeiten, analysieren und visualisieren kannst.

Mehr Infos und die Anmeldung findest du hier: https://correlaid.org/bildung/r-lernen/

Der Kursplan:

• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

• 04.04. Reports in RMarkdown

• 11.04. ShinyApps / Interaktive Dashboards

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Du hast Daten und bisher keine Idee, wie du diese analysieren kannst? Du möchtest deine Daten nutzen, um effektiver und effizienter zu arbeiten? R ist eine mächtige Programmiersprache für statistische DatenanalyseDatenanalyseDatenanalyse ist der Prozess der (systematischen) Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst Techniken wie deskriptive, explorative und inferentielle Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen. Datenanalyse findet Anwendung in Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing und Wissenschaft. Deskriptiv: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Deskriptives Vorgehen: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Exploratives Vorgehen: Bei der als auch erforschenden Statistik bezeichneten Methode, steht die Sammlung von Information im Vordergrund zudem es bisher kein oder wenig Wissen gibt. Es werden zum Beispiel noch keine Hypothesen aufgestellt. Inferentielle Statistik: Auch als schließende Statistik bezeichnet, beschreibt den statistischen Prozess, von den Ergebnissen einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. und -visualisierung. In diesem Kurs lernst du grundlegende Konzepte und Techniken, um mit R in deinem Verein oder deiner Initiative zu arbeiten. Praxisorientiert geht es um Themen im Bereich Natur-, Tier- und Umweltschutz, wobei du anhand von Übungen und Beispielen Schritt für Schritt in zwölf Wochen lernst, wie du Daten importieren, bearbeiten, analysieren und visualisieren kannst.

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Der Kursplan:

• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

• 04.04. Reports in RMarkdown

• 11.04. ShinyApps / Interaktive Dashboards

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Du hast Daten und bisher keine Idee, wie du diese analysieren kannst? Du möchtest deine Daten nutzen, um effektiver und effizienter zu arbeiten? R ist eine mächtige Programmiersprache für statistische DatenanalyseDatenanalyseDatenanalyse ist der Prozess der (systematischen) Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst Techniken wie deskriptive, explorative und inferentielle Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen. Datenanalyse findet Anwendung in Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing und Wissenschaft. Deskriptiv: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Deskriptives Vorgehen: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Exploratives Vorgehen: Bei der als auch erforschenden Statistik bezeichneten Methode, steht die Sammlung von Information im Vordergrund zudem es bisher kein oder wenig Wissen gibt. Es werden zum Beispiel noch keine Hypothesen aufgestellt. Inferentielle Statistik: Auch als schließende Statistik bezeichnet, beschreibt den statistischen Prozess, von den Ergebnissen einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. und -visualisierung. In diesem Kurs lernst du grundlegende Konzepte und Techniken, um mit R in deinem Verein oder deiner Initiative zu arbeiten. Praxisorientiert geht es um Themen im Bereich Natur-, Tier- und Umweltschutz, wobei du anhand von Übungen und Beispielen Schritt für Schritt in zwölf Wochen lernst, wie du Daten importieren, bearbeiten, analysieren und visualisieren kannst.

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• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

• 04.04. Reports in RMarkdown

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Der Kursplan:

• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

• 04.04. Reports in RMarkdown

• 11.04. ShinyApps / Interaktive Dashboards

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Der Kursplan:

• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

• 04.04. Reports in RMarkdown

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• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

• 04.04. Reports in RMarkdown

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Der Kursplan:

• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

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• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

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Der Kursplan:

• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

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Der Kursplan:

• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

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• 11.04. ShinyApps / Interaktive Dashboards

CorrelAid Kursangebot(https://correlaid.org/bildung/r-lernen/)

Du hast Daten und bisher keine Idee, wie du diese analysieren kannst? Du möchtest deine Daten nutzen, um effektiver und effizienter zu arbeiten? R ist eine mächtige Programmiersprache für statistische DatenanalyseDatenanalyseDatenanalyse ist der Prozess der (systematischen) Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst Techniken wie deskriptive, explorative und inferentielle Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen. Datenanalyse findet Anwendung in Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing und Wissenschaft. Deskriptiv: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Deskriptives Vorgehen: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Exploratives Vorgehen: Bei der als auch erforschenden Statistik bezeichneten Methode, steht die Sammlung von Information im Vordergrund zudem es bisher kein oder wenig Wissen gibt. Es werden zum Beispiel noch keine Hypothesen aufgestellt. Inferentielle Statistik: Auch als schließende Statistik bezeichnet, beschreibt den statistischen Prozess, von den Ergebnissen einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. und -visualisierung. In diesem Kurs lernst du grundlegende Konzepte und Techniken, um mit R in deinem Verein oder deiner Initiative zu arbeiten. Praxisorientiert geht es um Themen im Bereich Natur-, Tier- und Umweltschutz, wobei du anhand von Übungen und Beispielen Schritt für Schritt in zwölf Wochen lernst, wie du Daten importieren, bearbeiten, analysieren und visualisieren kannst.

Mehr Infos und die Anmeldung findest du hier: https://correlaid.org/bildung/r-lernen/

Der Kursplan:

• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

• 04.04. Reports in RMarkdown

• 11.04. ShinyApps / Interaktive Dashboards

CorrelAid Kursangebot(https://correlaid.org/bildung/r-lernen/)

Du hast Daten und bisher keine Idee, wie du diese analysieren kannst? Du möchtest deine Daten nutzen, um effektiver und effizienter zu arbeiten? R ist eine mächtige Programmiersprache für statistische DatenanalyseDatenanalyseDatenanalyse ist der Prozess der (systematischen) Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst Techniken wie deskriptive, explorative und inferentielle Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen. Datenanalyse findet Anwendung in Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing und Wissenschaft. Deskriptiv: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Deskriptives Vorgehen: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Exploratives Vorgehen: Bei der als auch erforschenden Statistik bezeichneten Methode, steht die Sammlung von Information im Vordergrund zudem es bisher kein oder wenig Wissen gibt. Es werden zum Beispiel noch keine Hypothesen aufgestellt. Inferentielle Statistik: Auch als schließende Statistik bezeichnet, beschreibt den statistischen Prozess, von den Ergebnissen einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. und -visualisierung. In diesem Kurs lernst du grundlegende Konzepte und Techniken, um mit R in deinem Verein oder deiner Initiative zu arbeiten. Praxisorientiert geht es um Themen im Bereich Natur-, Tier- und Umweltschutz, wobei du anhand von Übungen und Beispielen Schritt für Schritt in zwölf Wochen lernst, wie du Daten importieren, bearbeiten, analysieren und visualisieren kannst.

Mehr Infos und die Anmeldung findest du hier: https://correlaid.org/bildung/r-lernen/

Der Kursplan:

• 24.01. Kickoff und Setup

• 31.01. DatenschutzDatenschutzDatenschutz beschreibt Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch, unbefugtem Zugriff und Verlust. Er umfasst Gesetze, Richtlinien und Techniken, die Organisationen verpflichten, personenbezogene Daten sicher zu verwalten. Datenschutz ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren und die Rechte Einzelner zu schützen. und DatenethikDatenethikDatenethik beschreibt das Studium und die Anwendung ethischer Prinzipien im Umgang mit Daten. Sie umfasst Themen wie Datenschutz, Datenhoheit, algorithmische Fairness und die Vermeidung von Diskriminierung. Datenethik ist entscheidend, um und eine sichere und gerechte Anwendung sicherzustellen.

• 07.02. Grundlagen der Statistik

• 14.02. Einführung in RStudio

• 21.02. Datenimport

• 28.02. Daten verstehen mit R

• 07.03. Datentransformation I

• 14.03. Datentransformation II

• 21.03. DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge.

• 28.03. Arbeiten mit Text

• 04.04. Reports in RMarkdown

• 11.04. ShinyApps / Interaktive Dashboards