Summer School: Data Science mit R: erste Schritte

Durch die fortschreitende Digitalisierung werden sowohl in der Forschung als auch der Wirtschaft grosse Datenmengen gesammelt und ausgewertet. Kenntnisse im Umgang mit solchen Daten, von der Datenverarbeitung über die Visualisierung zur Berichterstattung (als Präsentation, Dashboard, oder Bericht), gewinnen mit dieser Entwicklung zunehmend an Bedeutung – egal ob im Marketing-, HR-, oder BGM-Bereich.

Diese Summer School bietet eine Einführung in die Datenverarbeitung, -visualisierung und Berichterstattung mit der Programmiersprache R, genauer mit dem tidyverse – einer speziell zu diesen Zwecken entwickelten Toolbox. R bietet ein modernes und mächtiges Framework um diese Schritte auszuführen und ist zudem frei erhältlich, vergleichsweise einfach zu erlernen und gewinnt seit Jahren kontinuierlich an Popularität. Dadurch können Berichte und Analysen so gestaltet werden, dass sie reproduzierbar und einfach mit Anderen teilbar sind.

Die Summer School ist sehr interaktiv aufgebaut. Während dem grössten Teil der Zeit bearbeiten die Teilnehmenden unter Anleitung und Support der Kursleiter selbständig oder in Kleingruppen Übungen. So werden die gelernten Konzepte direkt angewendet – beim Programmieren gilt «learning by doing».

Fachkompetenz

• Psychologisches Fachwissen (kennen): Die Teilnehmenden verfügen über ein fachliches Basiswissen über unterschiedliche Arten Daten darzustellen und zu kommunizieren. Sie verstehen darüber hinaus die Bedeutung reproduzierbarer Analysen sowie die Grundkonzepte der automatisierten Berichterstellung.

Methodenkompetenz

• Nutzung digitaler Technologien (können): Studierende können R zur Durchführung von Datenexploration, -visualisierung, -auswertung und der Berichterstellung verwenden.
• Analyse (können): Studierende können einfache statistische Analysen in R durchführen.

Diese praxisorientierte Einführung in R hilft den Studierenden, Grundkenntnisse darin zu erwerben in einer modernen Art und Weise mit Daten umzugehen. Sie trägt damit zu einer sinnvollen praktischen Anwendung arbeits-, organisations- und wirtschaftspsychologischer Tätigkeiten bei.

Einführung (Input Kursleitende), individuelle Aufgabenbearbeitung mit R am eigenen Gerät, Gruppendiskussion

Keine besonderen technischen Kenntnisse erforderlich! Wir starten bei den Basics. Die Bachelor-Module bis und mit Statistik 2 sollten erfolgreich absolviert worden sein.

80 %

Note 1 - 6 (halbe Noten)

Literatur wird im Kurs bekannt gegeben.

Aktive Teilnahme an Kick-Off Veranstaltung und an den drei Modultagen wird erwartet.