ESF:MPE_DAAR Datová analýza v R - Informace o předmětu
MPE_DAAR Datová analýza v R pro praktické využití
Ekonomicko-správní fakultapodzim 2021
- Rozsah
- 0/2/0. 4 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- Ing. Jakub Solnička (cvičící)
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (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 - Rozvrh seminárních/paralelních skupin
- MPE_DAAR/01: St 14:00–15:50 S307, kromě St 15. 9., kromě St 3. 11.
MPE_DAAR/02: Čt 8:00–9:50 P403, kromě Čt 16. 9., kromě Čt 4. 11. - 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: 0/24, pouze zareg.: 0/24, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/24 - Mateřské obory/plány
- Hospodářská politika (program ESF, N-HOSP)
- Hospodářská politika (program ESF, N-HPS)
- 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.
- Statistika zápisu (podzim 2021, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/econ/podzim2021/MPE_DAAR