Kolegij
Studiji
Povijest (dvopredmetni)Povijest
Diplomski sveučilišni studij Povijest (nastavnički)
Komunikologija - Interkulturalna komunikacija i novinarstvo
Komunikologija - Znanstveno istraživanje medija i odnosi s javnošću
Psihologija
Sestrinstvo
Sociologija - Upravljanje i javne politike
Sociologija (dvopredmetni)
Sestrinstvo
Studijska godina
1ISVU ID
236174ECTS
5
Cilj kolegija je na pristupačan i praktičan način osposobiti studente za
samostalni rad u popularnom statističkom paketu R (http://www.rproject.
org/), koji će kasnije moći koristiti i primijeniti u svom
području rada. Paralelno sa time studenti će ovladati metodama
statističke analize podataka u programskom jeziku R. Programski
jezik R se koristi u raznim sektorima – poslovanju, financijama,
proizvodnji, zdravstvu, društvenim mrežama, informatici, prirodnim
znanostima i naročito je popularan u društvenim znanostima.
U prvom dijelu kolegija student će se upoznati i naučiti programirati u
programskom jeziku R, a u drugom dijelu kolegija student će
primijeniti stečeno znanje o programskom jeziku R da bi naučio vršiti
statističku obradu podataka pomoću R-a. Naglasak će biti na
razumijevanju i primjeni stečenog znanja o programskog jezika R na
konkretne primjere u stvarnom životu. Neće se ulaziti u matematičke i
tehničke detalje koji stoje u pozadini tih metoda.
Sa znanjem stečenim u ovom kolegiju, student će biti sposoban uvesti,
očistiti, manipulirati, analizirati i vizualizirati stvarne podatke koje je
skupio u svom području rada, i nadalje izvesti svoje vlastite zaključke
o njima. Sve uz programski jezik R.
http://www.DataCamp.com (Introduction to R, Intermediate R,
Introduction to Statistics in R, Statistics Fundamentals with R,
Statistician with R)
Dopunska W.N. Venables et al.: An Introduction to R. R
Foundation for Statistical Computing, Vienna, 2013.
(slobodno dostupno na https://cran.rproject.
org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf)
Ryan Kennedy, Philip D. Waggoner – Introduction to R for
Social Scientists
Quan Li – Using R for Data Analysis in Social Sciences: A
Research Project-Oriented Approach
G. James et al.: An Introduction to Statistical Learning with
Applications in R. Springer, 2013. (slobodno dostupno na
http://www.statlearning.com/)
Redovito pohađanje nastave: Na predavanjima i
laboratorijskim vježbama se provjerava prisustvovanje.
Studenti su dužni prisustvovati na najmanje 80% nastavnih
sati iz predavanja i laboratorijskih vježbi. Ukoliko studenti ne
ispune spomenuti kriterij pohađanja nastave, isti neće moći
pristupiti ispitu i obvezni su ponovno upisati kolegij u idućoj
akademskoj godini.
Najavljenim kratkim testovima znanja provjeravat će se
znanje studenata tijekom nastave.
Kolokviji će se sastojati od rješavanja programerskih,
numeričkih i statističkih zadataka na računalu. Prvi kolokvij
održat će se polovicom, a drugi krajem semestra.
Završni ispit (Projektni zadatak) sastojat će se od rješavanja
nekog složenijeg problema i završit će izradom pisanog
izvješća. Korištenje tuđeg rješenja (plagijat) je zabranjeno te
povlači disciplinsku odgovornost.