- Oggetto:
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LABORATORIO R PER LE SCIENZE SOCIALI
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R FOR SOCIALE SCIENCES LAB
- Oggetto:
Anno accademico 2021/2022
- Codice dell'attività didattica
- CPS0779
- Docente
- Federico Vegetti (Titolare dell'insegnamento)
- Corso di studi
- Corso di laurea magistrale in Comunicazione pubblica e politica (Classe LM-59)
- Anno
- 1° anno 2° anno
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- Altre attività
- Crediti/Valenza
- 3
- SSD dell'attività didattica
- NN/00 - nessun settore scientifico
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Prova pratica
- Prerequisiti
- Il corso non richiede alcuna competenza di programmazione pregressa. Una conoscenza base di statistica descrittiva e inferenziale, per quanto non necessaria, sarà di grande aiuto.
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Sommario insegnamento
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Obiettivi formativi
L’obiettivo di questo corso è fornire agli studenti le conoscenze di base per potere utilizzare il programma R nelle attività di analisi dati e reportistica. Gli studenti che completeranno il corso apprenderanno come utilizzare R per una varietà di operazioni, tra cui: descrizione e gestione dei dati, analisi statistiche di varia complessità (frequenze, inferenze statistiche, regressione lineare), visualizzazione dati, e sviluppo di prodotti dell’analisi come report e slide.
The goal of this course is to provide students with a working knowledge of the software R for statistical data analysis and reporting. Students who complete the course will be shown how to use R for a variety of operations, including: data exploration and management, basic and advanced statistical operations (frequencies, hypothesis testing, linear regression), data visualization, and development of data products such as reports and slides.
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Risultati dell'apprendimento attesi
Per la fine del corso, gli studenti saranno in grado di leggere e scrivere codice nel linguaggio R, e avranno ottenuto delle basi abbastanza solide sulle quali espandere la propria conoscenza di R in modo indipendente in futuro.
By the end of the course students will be able to read and write code in the R language, and will have a solid foundation on which to expand their R skills independently for their own needs.
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Modalità di insegnamento
Trattandosi di un corso di software e programmazione, agli studenti è richiesto di portare il proprio computer a lezione. In caso ciò non fosse possibile, gli studenti possono comunque seguire la lezione e dedicarsi all'attività pratica da casa, tuttavia nel caso di R la presenza del docente è molto più preziosa di quanto non si possa pensare.
As this course is about software and programming, students are required to bring their own laptop to class. In case this was not possible, students can still come to class and do the practical activities at home, however in the case of R the presence of the teacher is more important than one would think.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
Gli studenti verranno valutati sulla base di 3 “compiti a casa” (2 esercizi semplici e un elaborato finale). Per ottenere i crediti gli studenti dovranno completare tutti e 3 gli esercizi in modo soddisfacente.
Students will be assessed on the basis of 3 home assignments (2 smaller midterm assignments and 1 larger final assignment). In order to pass the course, students will have to complete all 3 assignments.
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Attività di supporto
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Programma
La prima lezione sarà una presentazione generale del programma e del corso. Le lezioni seguenti saranno sessioni pratiche di laboratorio, nelle quali l’insegnante descriverà la logica alla base di determinate attività di gestione e analisi dati, e mostrerà il codice per eseguirle con R. Gli studenti metteranno in pratica quello che vedranno direttamente, e interagiranno con l’insegnante per chiarimenti.
Gli argomenti trattati saranno i seguenti:
Installazione e impostazioni di R e RStudio; La logica delle programmazione a oggetti; Le funzioni in R; Programmazione condizionale; Loop; Vettorizzazione semplice; Librerie; Esplorare i dati; Data management con R base, tidyverse e data.table; Visualizzazione dati; Reportistica con R Markdown; Regressione lineare con R
!ATTENZIONE!
Per un cambio di programma, il corso si terrà nelle seguenti date:
Martedì 5 aprile, ore 16-18
Mercoledì 6 aprile, ore 16-18
Martedì 12 aprile, ore 16-18
Mercoledì 13 aprile, ore 16-18
Mercoledì 20 aprile, ore 16-18
Martedì 26 aprile, ore 16-18
Mercoledì 27 aprile, ore 16-18
Martedì 3 maggio, ore 16-18
Mercoledì 4 maggio, ore 16-18The first session will be a general presentation of the software and overview of the course. The following sessions will consist of practical sessions where the lecturer will explain the logic of specific data operations and show the code to accomplish them with R, and the students will try by themselves on their computer.
We will touch upon the following topics:
Setting up R and RStudio; The logic of object-oriented programming, Using R as a calculator; Functions in R; Conditional programming; Loops; Basic vectorization; R packages; Data exploration; Data management with base R, tidyverse and data.table; Data visualization; Writing reports with R Markdown; Regression analysis with R
Testi consigliati e bibliografia
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- Altro
- Titolo:
- Il corso non necessita libri di testo, tuttavia una risorsa utile è il libro "R for Data Science", di Grolemund & Wickham (O'Reilly, 2017), accessibile gratuitamente online
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Note
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