Durch diesen Workshop werden Sie in der Lage sein, Ihr Data Science Projekt in ein vollständig reproduzierbares Projekt zu verwandeln. Die 2 Kurstage sind als interaktiver Workshops organisiert, in dem Sie an Ihrem Projekt arbeiten, Ratschläge erhalten und alle Ihre Fragen beantwortet bekommen. Der Kurs behandelt folgende Themen:
- Was ist Reproducible Data Science?
- Reproduzierbare Datenanalysen und Verfassen von Dokumenten
- Reproduzierbare Analyse-Pipelines
- RMarkdown und literate Programming
- Projektorganisation für reproducible data science
- Organisieren von Dateien und Ordnern
- Versionskontrolle (mit git und RStudio)
- Softwareversionen
- Dokumentation und Veröffentlichung
- READMEs und Dokumentation
- Lizenzierung
- Datenschutz
- Plattformen
Voraussetzungen:
Bitte installieren Sie Git für Versionskontrolle (siehe https://git-scm.com/downloads). Kenntnisse in R (Im Umfang des 2-tägigen R Basiskurs bzw. 1-tägigen R Crashkurses)
After this workshop you will have the skills to turn your data science project into a fully reproducible project. The 2 days are organized in the form of an interactive workshop, in which you can work on your project, receive advice on implementation and get all your questions answered. The course covers
the following topics:
- What is Reproducible Data Science?
- Reproducible data analyses and document writing
- Reproducible analysis pipelines
- RMarkdown and literate programming
- Project organization for reproducible data science
- Organizing files and folders
- Version control (with git and RStudio)
- Software versions
- Documentation and publication
- READMEs and docs
- Licensing
- Data security
- Platforms
Prerequisites:
Please install Git for version control (see https://git-scm.com/downloads). Knowledge in R (comparable to the knowledge taught in the 2-day course “R Basiskurs” or the 1-day “R Crashkurs”)
