Podstawy programowania i analiza danych w R 2600-IADz1PPADR
1. Wprowadzenie do R
1.1. Podstawowe informacje o języku i środowisku
1.2. Omówienie znaczenia R w analizie danych
1.3. Instalacja i konfiguracja środowiska
1.4. Obsługa interfejsu środowiska
1.5. Import danych z arkuszy kalkulacyjnych
2. Podstawowe składniki języka i struktury danych
2.1. Zmienne
2.2. Typy danych i ich konwersja
2.3. Wektory
2.4. Macierze
2.5. Ramki danych
2.6. Listy
2.7. Operatory porównania i operatory logiczne
2.8. Operacje na strukturach danych z finansowymi przykładami praktycznymi
3. Instrukcje warunkowe, pętle i iteracje
3.1. Instrukcje warunkowe
3.2. Pętle
3.3. Funkcje aplikujące
3.4. Instrukcje sterujące w praktycznych problemach finansowych
4. Funkcje i biblioteki
4.1. Definicja, argumenty funkcji i zwracane wartości
4.2. Wywołanie funkcji
4.3. Import i zastosowanie bibliotek
4.4. Wyszukiwanie potrzebnych bibliotek i funkcji w zbiorach internetowych
4.5. Wyszukiwanie błędów oraz podstawowe techniki debugowania i obsługi wyjątków
4.6. Wykorzystanie bibliotek, funkcji i metod w finansowych przykładach praktycznych
5. Wprowadzenie do analizy danych z biblioteką dplyr
5.1. Tworzenie ramek danych oraz macierzy
5.2. Operacje na ramkach danych i macierzach
5.3. Łączenie zbiorów danych
5.4. Agregacja danych i obliczanie statystyk w praktycznych problemach finansowych
6. Wprowadzenie do wizualizacji danych z biblioteką ggplot2
6.1. Typy wykresów i ich dopasowanie do konkretnych typów danych
6.2. Tworzenie wykresów
6.3. Praktyczne przykłady wizualizacji danych finansowych
7. Import, odczyt, zapis i udostępnianie danych oraz projektów
7.1. Import i odczyt danych z plików zewnętrznych oraz zasobów internetowych
7.2. Wykorzystanie API
7.3. Połączenie i komunikacja z bazą danych
7.4. Zapis i dzielenie się danymi oraz projektami
7.5. Budowa portfolio projektowego
7.6. Praktyczne przykłady importu, odczytu, zapisu danych oraz udostępniania wyników naszych prac w problemach finansowych
8. Wprowadzenie do statystyki w R
8.1. Statystyki opisowe
8.2. Liczby losowe i prawdopodobieństwo
8.3. Rozkłady i centralne twierdzenie graniczne
8.4. Korelacja
8.5. Regresja liniowa
8.6. Projektowanie eksperymentu
9. Eksploracyjna analiza danych w R
9.1. Analiza danych kategorycznych
9.2. Analiza danych liczbowych
10. Próbkowanie w R
10.1. Metody próbkowania
10.2. Rozkłady próbkowe
10.3. Rozkłady bootstrapowe
11. Testowanie hipotez w R
11.1. Testy dla dwóch prób i analiza wariancji
11.2. Testy proporcji
11.3. Testy nieparametryczne
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
K_W01 – rozumie w sposób pogłębiony metodologię badań i terminologię w zakresie dyscypliny ekonomia i finanse oraz w dyscyplinach uzupełniających (nauki o zarządzaniu i jakości oraz nauki prawne).
K_W05 – zna złożone procesy i zjawiska technologiczne, społeczne, polityczne, prawne, ekonomiczne i ekologiczne, w tym fundamentalne dylematy współczesnej cywilizacji oraz ich wpływ na decyzje finansowe w organizacjach, funkcjonowanie całej gospodarki oraz organizacji w zakresie budowy systemów informacyjnych.
K_W06 – potrafi stosować zasady ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego.
K_W07 – zna techniki informatyczne i metody numeryczne niezbędne przy rozwiązywaniu problemów finansowych, zna wybrane oprogramowanie wykorzystywane w finansach.
K_U03 – potrafi stosować właściwy dobór źródeł oraz przystosowuje istniejące lub opracowuje nowe metody i narzędzia, w tym zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne do rozpoznawania, diagnozowania i rozwiązywania problemów związanych z decyzjami finansowymi z zakresu inwestycji i analizy danych.
K_U06 – potrafi samodzielnie i zespołowo przygotować analizy, diagnozy i raporty dotyczące złożonych i nietypowych problemów związanych z inwestycjami i analizą danych w organizacjach, komunikatywnie je prezentować zróżnicowanym grupom odbiorców oraz prowadzić debatę, także w języku angielskim
Kryteria oceniania
- test,
- zadanie do rozwiązania w RStudio,
- aktywność na zajęciach,
- obecność na zajęciach.
Praktyki zawodowe
-
Literatura
Podstawowa pozycja:
Gągolewski M., Programowanie w języku R : analiza danych, Wydawnictwo Naukowe PWN Wydawca 2016
Literatura uzupełniająca:
Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P., Metody ilościowe w R: aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu 2022
Wdowiński P., Wstęp do programowania i analizy danych w języku R, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego 2020
Lander J. P., Język R dla każdego: zaawansowane analizy i grafika statystyczna, Promise 2018
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: