Course Syllabus
Obiettivi
- Effettuare caricamento e manipolazione di dati in R
- Presentare i risultati di analisi sotto forma di grafici e report in R
Contenuti sintetici
Il corso affronta un introduzione al linguaggio R.
Il corso mostra delle analisi di dati, dal caricamento dei dati, alla loro riorganizzazione, l'analisi vera e propria e la presentazione dei risultati. Durante il corso, verrà sottolineato il tema della riproducibilità dei risultati.
Programma esteso
Il corso si articola in 4 incontri:
- Fondamenti di R
- Gestione e manipolazione di dati in R
- Visualizzazione grafica in R
- Realizzazione di report in R
Prerequisiti
Nessuno
Modalità didattica
Il corso è erogato da remoto. Le registrazioni degli incontri saranno rese disponibili nella pagina del corso.
Durante ciascun incontro verranno presentati degli esempi. Verrà poi chiesto ai partecipanti di risolvere autonomamente degli esercizi che verranno risolti e commentati nel prosieguo.
Materiale didattico
Slide, esempi e risoluzione degli esercizi proposti verranno resi disponibili nella pagina del corso.
Nessun altro materiale è richiesto.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Gennaio-Febbraio 2023
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Autovalutazione
Orario di ricevimento
Su richiesta.
Aims
- Loading and transforming dataset in R
- Presenting the results of the analyses as charts and reports in R
Contents
The course is an introduction to the R environment.
The course will show how to perform data analysis starting from loading datasets, their transformation, their analysis, and the presentation of the results. A special focus will be given to aspects relevant for reproducibility.
Detailed program
The course is composed by 4 lessons:
- R fundamentals
- Data loading and transformation in R
- Charts in R
- Reports in R
Prerequisites
None
Teaching form
The course will be held on-line. Recordings will be made available at the course home page.
Examples will be presented during each lesson. Participants will be asked to resolve exercises. Then, those exercises will be solved and commented by the teacher.
Textbook and teaching resource
Slides, examples, and solutions to the exercises will be made available at the course home page.
Other material is not mandatory.
Semester
Jan-Feb 2023
Assessment method
Self-assessment
Office hours
Upon request
Staff
-
Yuri Pirola
-
Daniele Ramazzotti