Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
R programming
Course of study:
2017/2018
Code:
ZIE-1-003-n
Faculty of:
Management
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Information Technology and Econometrics
Semester:
0
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Part-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr Basiura Beata (bbasiura@zarz.agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr Skalna Iwona (skalna@agh.edu.pl)
dr Basiura Beata (bbasiura@zarz.agh.edu.pl)
Module summary

Proponowany przedmiot pozwala na zapoznanie studentów z open source’wym pakietem R i RStudio oraz pokazanie możliwości wykorzystania pakietów komputerowych do analizy danych.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 Potrafi pracować w zespole IE1A_K05, IE1A_K02 Execution of a project
M_K002 Rozumie potrzebę stałego poszerzania wiedzy technologicznej w celu doskonalenia umiejętności posługiwania się nowymi narzędziami komputerowymi IE1A_K01, IE1A_K06 Execution of a project
Skills
M_U001 Umie wykorzystać możliwości pakietu R i RStudio do rozwiązywania problemów ekonomicznych i społecznych IE1A_U06, IE1A_U05 Execution of exercises,
Execution of a project
M_U002 Potrafi pozyskać dane do pakietu R, określić ich jakość, zbudować i zaprezentować graficznie model. IE1A_U03, IE1A_U05, IE1A_U19 Execution of exercises,
Execution of a project
Knowledge
M_W001 Zna i rozumie sposób funkcjonowania pakietu R i RStudio oraz możliwości wykorzystania w celu gromadzenia, analizy i prezentacji danych społeczno- ekonomicznych. IE1A_W12, IE1A_W11 Test
M_W002 Zna podstawowe struktury danych i składnię pakietu R i RStudio oraz jego możliwości aplikacyjne IE1A_W24 Test
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 Potrafi pracować w zespole - - - + - - - - - - -
M_K002 Rozumie potrzebę stałego poszerzania wiedzy technologicznej w celu doskonalenia umiejętności posługiwania się nowymi narzędziami komputerowymi - - - + - - - - - - -
Skills
M_U001 Umie wykorzystać możliwości pakietu R i RStudio do rozwiązywania problemów ekonomicznych i społecznych - - - + - - - - - - -
M_U002 Potrafi pozyskać dane do pakietu R, określić ich jakość, zbudować i zaprezentować graficznie model. - - - + - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Zna i rozumie sposób funkcjonowania pakietu R i RStudio oraz możliwości wykorzystania w celu gromadzenia, analizy i prezentacji danych społeczno- ekonomicznych. + - - - - - - - - - -
M_W002 Zna podstawowe struktury danych i składnię pakietu R i RStudio oraz jego możliwości aplikacyjne + - - - - - - - - - -
Module content
Lectures:

Zagadnienia na wykłady:
1. Informacje o programie: RStudio i obsługa programu.
2. Proste działania na liczbach – kalkulator
3. Instrukcje wejścia/wyjścia – ładowanie projektu (programu) i danych.
4. Podstawowe typy danych i ich zastosowanie
5. Skrypty i sterowanie przepływem danych
6. Formuły i funkcje
7. Obsługa błędów
8. Elementy modelowania matematycznego
9. Elementy grafiki
10. Wstęp do wielowymiarowej analizy statystycznej
11. Prezentacje w RStudio
12. Projektowanie i udostępnianie aplikacji webowych,
13. Tworzenie własnych pakietów i dokumentacja kodu
14. Wywoływanie C++ i Excela z poziomu R i odwrotnie

Project classes:

Zagadnienia na ćwiczenia projektowe
1. Instrukcje wejścia/wyjścia, wektory w R
2. Operacje na danych – macierze w R.
3. Ramki danych jako obiekt w R
4. Wybrane pakiety; formuły i funkcje; obsługa błędów
5. Wybrane zadania z modelowania matematycznego; elementy grafiki
6. Prezentacje w RStudio
7. Projektowanie i udostępnianie aplikacji webowych,
8. Tworzenie własnych pakietów i dokumentacja kodu
9. Wywoływanie C++ i Excela z poziomu R i odwrotnie

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 76 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Participation in lectures 8 h
Participation in project classes 8 h
Preparation for classes 15 h
Realization of independently performed tasks 20 h
Completion of a project 15 h
Contact hours 10 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena z ćwiczeń projektowych wystawiana jest jako średnia ważona:
• oceny z wykonanego projektu; waga 0.7
• oceny z zadań domowych – waga 0.3
Zaliczenie poprawkowe wymaga zaliczenia projektu w trakcie godzin kontaktowych (maksymalnie dwie próby) oraz oddania projektu, który musi być uzupełniony w terminie ustalonym przez władze Uczelni dla danego semestru.
Usprawiedliwiona nieobecność na zajęciach nie zwalnia z konieczności oddania zadania domowego i wykonania projektu.

Ocena z wykładu wystawiana jest na podstawie dwóch kartkówek z wykładów (obecność na tych dwóch ustalonych wykładach jest obowiązkowa). Zaliczenie poprawkowe wymaga zaliczenia kartkówek w trakcie godzin kontaktowych (maksymalnie dwie próby).
Usprawiedliwiona nieobecność na zajęciach nie zwalnia z konieczności zaliczenia kartkówek.

Ocena końcowa prowadzącego wykład wystawiana jest jako średnia ważona:
• oceny końcowej z wykładu – waga 0.4
• oceny końcowej z ćwiczeń – waga 0.6.
Istnieje możliwość podniesienia oceny końcowej (maks. o 1 stopień) na podstawie dodatkowego zaliczenia ustnego.
Wszystkie oceny ustalane są zgodnie ze skalą ocen obowiązującą w regulaminie AGH, przyporządkowującą procent opanowania materiału konkretnej ocenie.

Prerequisites and additional requirements:

Podstawy programowania w C++ i VBA w Excelu oraz wstęp do analizy statystycznej danych

Recommended literature and teaching resources:

1. P. Biecek , Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław 2014
2. J H Maindonald, Using R for Data Analysis and Graphics, Australian National University, 2008
3. E. Gatnar, M. Walesiak, Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, PWN 2009
4. W. N. Venables, D. M. Smith, and the R Core Team, An Introduction to R, This manual is for R, version 3.2.2 (2015-08-14)
5. P. Dalgaard, Introductory statistics with R, Springer 2002
6. J. J. Faraway, Linear models with R", Chapman & Hall/CRC 2004
I inne materiały dostępne na stronach internetowych polecanych przez fundację R Project

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Wykorzystanie R-project i RStudio w publikacjach
1. Basiura B., Metoda Warda w zastosowaniu klasyfikacji województw Polski z różnymi miarami odległości, red. nauk. Krzysztof Jajuga, Marek Walesiak. — Wrocław : Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, 2013. — (Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics ; ISSN 1899-3192
2. Skalna I., Gaweł B., Basiura B., Duda J., Fuzzy numbers in decision making — Liczby rozmyte w problemach podejmowania decyzji, W: Zarządzanie przedsiębiorstwem [Dokument elektroniczny] : teoria i praktyka 2014 / pod red. nauk. Piotra Łebkowskiego, Monografia Wydawnictw Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie ; KU 0583). — e-ISBN: 978-83-7464-732-8. — S. 74–91

Additional information:

Uczestnictwo w ćwiczeniach audytoryjnych jest obowiązkowe. Dopuszczalna jest jedna nieusprawiedliwiona nieobecność.
Usprawiedliwienie nieobecności na zajęciach może nastąpić tylko na podstawie zwolnienia lekarskiego lub pisma urzędowego (np. wezwania do sądu). Zajęcia należy usprawiedliwić w terminie 7 dni licząc od dnia ustąpienia powodu nieobecności.
Student, który ma nieobecność usprawiedliwioną, powinien zaliczyć opuszczone zajęcia w formie i terminie wyznaczonym przez prowadzącego zajęcia na w trakcie godzin kontaktowych. Student, który ma nieobecność nieusprawiedliwioną, nie ma takiej możliwości
Nieusprawiedliwiona nieobecność na kolokwium powoduje utratę terminu.
Podczas kolokwium piszący nie mogą posiadać urządzeń służących do przekazu lub odbioru informacji oraz utrwalania obrazu i dźwięku. Ich posiadania nie usprawiedliwia chęć skorzystania z kalkulatora, zegarka itd.