Gesamtliste
Überblick über die Lehrinhalte und Qualifikationsziele der Module und Veranstaltungen
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Modul (6 Credits)
Advanced R for Econometricians
- Name im Diploma Supplement
- Advanced R for Econometricians
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 60 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 60 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Students
- know the strengths and limitations of the high-level statistical programming language R
- thoroughly understand the R ecosystem and have a profound understanding in selected fields of advanced R programming
- can apply their skills in advanced statistical and econometric applications
- are able to document and communicate scientific results in a reproducible manner
- are prepared for implementing big data applications using R
- Prüfungsmodalitäten
Weighted average of a (group) R-project (70%) and a presentation (30%, usually about 20 minutes).
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
Vorlesung mit integrierter Übung (6 Credits)
Advanced R for Econometricians
- Name im Diploma Supplement
- Advanced R for Econometricians
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 4
- Sprache
- englisch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- 20
- empfohlenes Vorwissen
A solid understanding of basic R programming as, for example, taught in our Master-level econometrics courses is required.
- Abstract
This course teaches advanced topics in R programming that become increasingly relevant for everyday applications in both applied and theoretical econometrics and empirical economics.
The first part of the course covers intermediate concepts in functional and object orientated programming, error handling, profiling and benchmarking as well as a treatment of selected R packages tailored for big data applications. Students are also introduced to reporting with dynamic documents. Part II deals with the tidyverse, a collection of packages designed for modern applications in data science. The third part introduces topics such as multi-core computing, C++ integration and other cutting-edge R extensions.
Students are prepared for applications in future studies and are able to efficiently tackle research-related programming tasks.
- Lehrinhalte
Part I
- R at its Heart: Functional Programming
- Getting it right: debugging, profiling and testing
- Reporting: Reproducible Research with R Markdown
Part II
- A Grammar of graphics: ggplot2
- Keep it clean: selected tidyverse packages
- Getting data: webscraping and text mining
Part III
- Version control: git and github
- Need for speed: Rcpp and RcppArmadillo
- Harnessing power: parallelization
- Show it to others: Shiny, R Packages
- Literaturangaben
- Eddelbuettel, D. (2013). Seamless R and C++ Integration with Rcpp. Springer
- Grolemund, G.; Wickham, H. (2017); R for Data Science. O’Reilly
- Matloff, N. (2011). The Art of R Programming. No Starch Press
- Wickham, H. (2019). Advanced R. CRC Press
- Wickham, H. (2009). ggplot2 - Elegant Graphics for Data Analysis. Springer
- Xie, Y. (2018); R Markdown: The Definitive Guide. CRC Press
- didaktisches Konzept
Presentation, discussion and joint solving of programming exercises.
Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.
- Hörerschaft
Aus Gründen der Performance und Übersichtlichkeit wird an dieser Stelle auf die Titel und vollständigen Namen der Dozenten verzichtet und es werden nur die Nachnamen ausgegeben. Die unterschiedlichen Titel der zugehörigen Dozenten sind den Bereitstellern und Nutzern dieser Listen bekannt und bewusst.