Terminüberblick
Online-Ressourcen
R Tutorials und eBooks
Inspiration für Visualisierungen
Spezialthemen
1
Vorbesprechung
1.1
Überblick
1.1.1
Dieses Seminar im Curriculum
1.1.2
Lernziele für das Wintersemester
1.1.3
Technische Anforderungen
1.1.4
Seminarformat
1.2
Leistungsnachweise
1.2.1
Exposé (Wintersemester)
1.2.2
Projektbericht (SoSe)
1.2.3
Anwesenheit
1.3
Lehrphilosophie
1.3.1
Transparenz
1.3.2
Praktische Übungen
1.3.3
Geschützte Räume
1.3.4
Kritische Reflexion
1.4
Textarbeit
1.4.1
Lesetext
1.4.2
Fragen an den Text
2
Erste Schritte
2.1
Vorbereitung
2.2
Lernziele für diese Sitzung
2.3
Operatoren
2.4
Variablen
2.5
Konstanten
2.6
Funktionen
2.7
Strings
2.8
Datentypen
2.9
Aufgaben
2.9.1
Rechnen
2.9.2
Variablen
2.9.3
Datentypen
2.9.4
Swirl
2.9.5
Recherche
2.9.6
Kniffliges
3
Datenstrukturen
3.1
Lernziele dieser Sitzung
3.2
Vektoren
3.3
Matritzen
3.4
Listen
3.5
Data Frames
3.6
Tibbles
3.7
Aufgaben
3.7.1
Vektoren
3.7.2
Tibbles
3.7.3
Statistik
3.7.4
Swirl
3.7.5
Recherche
3.7.6
Kniffliges
4
Visualisierungen
4.1
Lernziele dieser Sitzung
4.2
Voraussetzungen
4.3
Überblick
4.4
Visualisierung mit dem Standardpaket
4.5
Visualisierung mit
ggplot()
4.6
Aufgaben
4.6.1
R for Data Science
5
Geodaten
5.1
Lernziele dieser Sitzung
5.2
Voraussetzungen
5.3
Exkurs: Pipes
5.4
Daten importieren
5.5
Überblick verschaffen
5.6
Visualisieren
5.7
Aufgaben
6
Choroplethen
6.1
Lernziele
6.2
Vorbereitung
6.3
Ziel
6.4
Grundkarte
6.5
OSM-Daten
6.6
Koordinatenreferenzsysteme
6.7
Verschneiden
6.8
Aufgaben
7
Datenspaziergang: Vorbereitung
8
Datenspaziergang: Unterwegs
9
Datenspaziergang: Nachbereitung
10
HTML-Tabellen
10.1
Lernziele dieser Sitzung
10.2
Vorbereitung
10.3
Datenbeschaffung
10.4
Datenformatierung
10.5
Datenaufbereitung
10.6
Datenvisualisierung
10.7
Aufgaben
11
Web scraping
11.1
Lernziele dieser Sitzung
11.2
Vorbereitung
11.3
Exkurs: HTML
11.4
Seite laden
11.5
Elemente suchen
11.6
Elemente reinigen
11.7
Aufgaben
12
APIs
12.1
Vorbereitung
12.2
SWAPI
12.3
Exkurs: Funktionen schreiben
12.4
Abfragefunktion
13
Text: Breuer 2005
13.0.1
Lesetext
13.0.2
Fragen an den Text
14
Serialisierung
14.1
Vorbereitung
14.2
Zielsetzung
14.3
URLs der Anzeigen auslesen
14.3.1
Schritt 1: An einem Beispiel konkret ausführen
14.3.2
Schritt 2: Abstrahieren
14.3.3
Schritt 3: Testen
14.3.4
Schritt 4: Serialisiert ausführen
14.4
Informationen der Anzeigen auslesen
14.4.1
Schritt 1: An einem Beispiel konkret ausführen
14.4.2
Schritt 2: Abstrahieren
14.4.3
Schritt 3: Testen
14.4.4
Schritt 4: Serialisiert ausführen
14.5
Aufbereiten
15
String manipulation
15.1
Vorbereitung
15.2
Aufgabe
15.3
Tabellen aus Wikipedia laden
15.4
Tabellen kombinieren
15.5
Tabellen säubern
15.5.1
Parse number
15.5.2
Reguläre Ausdrücke
15.6
Visualisierung
16
Join und group
16.1
Vorbereitung
16.2
Aufgabe
16.3
Daten einlesen
16.4
Überblick verschaffen
16.5
Zusammenfassen
16.6
Verschneiden
16.7
Kartieren
16.8
Choroplethen
16.9
Räumliches Verschneiden
17
Rmarkdown und Kollaboration
17.1
Kollaboration
17.1.1
Find
your
workflow
17.1.2
Zwischenstände speichern
17.1.3
RStudio Cloud
17.1.4
File sharing
17.1.5
E-Mail
17.1.6
Git
17.1.7
Trello
17.2
Rmarkdown
17.2.1
Text formatieren
17.2.2
Der Knit-Button
17.2.3
Kable
17.2.4
Chunk Options
17.2.5
Wissenschaftliches Zitieren
Data Science für die Humangeographie: Ein pragmatischer Einstieg mit R
Sitzung 9
Datenspaziergang: Nachbereitung