MPE_DAAR Datová analýza v R pro praktické využití

Ekonomicko-správní fakulta
podzim 2020
Rozsah
0/2/0. 4 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Ing. Jakub Solnička (cvičící)
Ing. Marek Pravda (pomocník)
Garance
prof. Ing. Martin Kvizda, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Jarmila Šveňhová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Předpoklady
Není vyžadována žádná předchozí znalost programování, jazyka R, statistiky ani ekonometrie. Vyžadována je pouze základní schopnost pracovat s počítačem.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 24 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 2/24, pouze zareg.: 0/24, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/24
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem kurzu je seznámit studenty s programovacím jazykem R jakožto užitečným a praktickým nástrojem pro práci s daty, který využívají nejenom profesionální datoví analytici v Googlu, Facebooku, Amazonu nebo Microsoftu. V předmětu se naučíme zpracovávat data do podoby grafů, map i různorodých tabulek, které v Excelu bez znalosti VBA nevytvoříte. V neposlední řadě je cílem kurzu naučit studenty tvořit v prostředí R vlastní webové stránky k prezentaci jejich analýz.
Výstupy z učení
Po úspěšném absolvování předmětu porozumí student syntaxi jazyka R, zvládne v něm data analyzovat, upravovat, agregovat, vytvářet z nich grafy, tabulky a interaktivní mapy. Veškeré výstupy z analýz bude dále schopen propojit do podoby přehledné a vizuálně atraktivní webové stránky.
Osnova
  • 1) Úvod do práce v R: instalace R a RStudia, seznámení s prostředím RStudia, práce s vektory
  • 2) Práce s daty 1: datové typy a struktury, načítání a ukládání dat, základy práce s proměnnými
  • 3) Práce s daty 2: analýza a zpracování dat v datové tabulce
  • 4) Práce s daty 3: tvorba vlastních funkcí, práce s cykly, hromadná analýza souborů
  • 5) Práce s daty 4: tvorba grafů v balíčku ggplot2
  • 6) Práce s daty 5: analýza a zpracování dat v datové tabulce za použití balíčku dplyr
  • 7) Práce s daty 6: pokročilé zpracování dat včetně tvorby grafů s pomocí dplyr a ggplot2
  • 8) Webová prezentace 1: seznámení s prostředím R Markdown, tvorba map v balíčku leaflet
  • 9) Webová prezentace 2: seznámení s prostředím flexdashboard
  • 10) Webová prezentace 3: pokročilá práce s flexdashboard, CSS styly, práce s datatable, vložení výstupu z flexdashboard a R Markdown na vlastní webové stránky, propojení s Wordpress
  • 11) Prezentace projektů
  • 12) Prezentace projektů
Literatura
    doporučená literatura
  • WICKHAM, Hadley a Garrett GROLEMUND. R for data science : import, tidy, transform, visualize, and model data. First edition. Sebastopol, CA: O'Reilly, 2016, xxv, 492. ISBN 9781491910399. info
Výukové metody
Výuka probíhá online a je věnována praktickým ukázkám v prostředí RStudia.
Metody hodnocení
Předmět je hodnocen na základě obhajoby projektu datové analýzy vybraného tématu dle volby studenta. Projekt má podobu webové prezentace.
Informace učitele
https://is.muni.cz/auth/el/1456/podzim2020/MPE_DAAR/
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.