rstatsZH - Data Science mit R

class: title-slide

# rstatsZH - Data Science mit R
## Vektoren in R und mehr Git

.bottom[

<p>Lars Schöbitz</p><p>2023-10-05</p>
]

---
# Rückblick - Woche 4

## `dplyr` Funktionen

.pull-left[
- `select()` Hilfe Funktionen
      - `starts_with()`
      - `ends_with()`
      - `contains()`
]

.pull-right[
- `relocate()`
- `rename()`
- `mutate()`
- `group_by()`
- `summarise()`
- `count()`
]

---

---
# Hausaufgabe 4 -  Übung 3

.panelset[
.panel[.panel-name[Plot]
<img src="e1_d05-vektoren_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png" width="90%" style="display: block; margin: auto;" />
]

.panel[.panel-name[Code]

```r
ggplot(lernende2019, aes(x = Stufe, y = Anzahl, fill = Staatsangehoerigkeit)) +
   geom_col() +
*  coord_flip() +
*  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100000, 10000)) +
   scale_fill_viridis_d() +
   labs(title = "Anzahl Schüler_innen",
        subtitle = "Kanton Zürich, 2019",
        fill = "Nationalität",
        caption = "Daten: https://opendata.swiss/de/dataset/ubersicht-uber-alle-lernenden-im-kanton-zurich") +
*  theme_minimal() +
   theme(legend.position = "bottom", 
*        panel.grid.major.y = element_blank())
```

]
]

---
# Hausaufgabe 4 - Übung 5

Was gibt die Spalte `n` an?

.pull-left[

```r
# Häufigkeitstabelle 1 - Zusammenfassen mit count()
lernende2019 %>% 
   count(Schultyp)
```

```
# A tibble: 6 × 2
  Schultyp                   n
  <chr>                  <int>
1 Berufsfachschule          12
2 Brückenangebot            12
3 Heim- und Sonderschule    38
4 Höhere Berufsbildung      12
5 Mittelschule              16
6 Volksschule               28
```
]

.pull-right[

```r
# Häufigkeitstabelle 2 - Zusammfassen mit group_by %>% summarise()
lernende2019 %>% 
   group_by(Schultyp) %>% 
   summarise(
      n = n()
   )
```

---
# Hausaufgabe 4 -  Übung 5

Wie kommen wir auf die Anzahl Schüler_innen.

.pull-left[

```r
# Häufigkeitstabelle 1 - Zusammenfassen mit count()
lernende2019 %>% 
   count(Schultyp, wt = Anzahl)
```

```
# A tibble: 6 × 2
  Schultyp                    n
  <chr>                   <dbl>
1 Berufsfachschule        45532
2 Brückenangebot           2078
3 Heim- und Sonderschule   3021
4 Höhere Berufsbildung    19780
5 Mittelschule            20591
6 Volksschule            161072
```
]

.pull-right[

```r
# Häufigkeitstabelle 2 - Zusammfassen mit group_by %>% summarise()
lernende2019 %>% 
   group_by(Schultyp) %>% 
   summarise(
      n = sum(Anzahl)
   )
```

---
# Hausaufgabe 4 - Übung 6

.pull-left[

```r
lernende %>%   
   drop_na %>% 
   group_by(Jahr) %>% 
   summarise(
      Total = sum(Anzahl)
   ) %>% 
   mutate(
      Differenz = Total - lag(Total)
   ) %>% 
   mutate(
      Veraenderung = case_when(
         Differenz > 0 ~ "Zunahme",
         Differenz < 0 ~ "Abnahme"
      )
   )
```
]

.pull-right[

```
# A tibble: 23 × 4
   Jahr  Total Differenz Veraenderung
  <dbl>  <dbl>     <dbl> <chr>       
1  2000 217135        NA <NA>        
2  2001 220048      2913 Zunahme     
3  2002 226706      6658 Zunahme     
4  2003 229676      2970 Zunahme     
5  2004 228468     -1208 Abnahme     
6  2005 230183      1715 Zunahme     
# ℹ 17 more rows
```

]

---
background-image: url(https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions/img/r4ds-exercise-solutions-cover.png)
background-size: contain
background-position: right

# R for Data Science - Lösungsbuch

.pull-left[
Lösungen zu den Übungen aus dem Buch mit nützlichen Erklärungen gibt es hier:

https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions/
]

---
# Ziele für diese Woche

Am Ende dieser Woche könnt ihr:

- Einer Anleitung folgen um kollaborativ mit Git und GitHub an einem Projekt zu arbeiten 
- Die Begriffe `git add`, `git commit`, `git push`, und `git pull` unterscheiden 
- Die vier grundlegenden Vektortypen in R wiedergeben 
- Den Unterschied zwischen einem Vektor vom Typ "character" und "factor" erläutern

---
.note[

# Praktikum 08-01 - Ehedaten

## Live Code

1. **GitHub**: Öffne die GitHub Organisation für den Kurs: https://github.com/rstatszh-k008
2. **GitHub**: Nutze die Suche um das Praktikum 08-01 (prak-08-01) mit deinem Benutzernamen zu finden
3. **GitHub**: Klicke auf den grünen Button (Code) und kopiere die URL in die Zwischenablage
3. **Posit Cloud**: Öffne deinen Arbeitsbereich für den Kurs in der Posit Cloud
4. **Posit Cloud / Projects**: Klicke auf "New Project from GitHub Repository" 
5. **RStudio IDE**: Finde den Datei Manager und den Git Reiter
6. **Zoom Chat**: Schreibt wenn ihr soweit seid

]

---
class: left
background-image: url(img/coffee-break.jpg)
background-position: right
background-size: contain

# Pause

.footnote[Photo by: [Blake Wisz](https://unsplash.com/@blakewisz)]

---
# Praktikum 08-02 - Git / GitHub

Ihr könnt bereits:

- `git add` (Das Häkchen bei Staged setzen)
- `git commit`
- `git push`

Neu lernt ihr:

- `git pull`

---
# Praktikum 08-02 - Zwei Rollen

.pull-left[
**Person 1 - Push**

- Öffnet die R Markdown Datei für die Übung
- Teilt den Bildschirm
- Schreibt den Code
- Führt die Git Befehle "add", "commit" und "push" aus
]

.pull-right[
**Person 2 - Pull**

- Öffnet die R Markdown Datei für die Übung
- Schreibt selbst **keinen** Code
- Unterstützt Person 1 bei den Übungen
- Führt den Git Befehl "pull" aus
]

---
.note[

# Praktikum 08-02 - Git / GitHub - Ehedaten

## 2er Teams

**Lest die Anleitungen aufmerksam und entscheidet welche Person zu Beginn den Bildschirm teilt**

1. **E-Mail**: Öffne deine Email und klicke auf den Link zu deinem GitHub **Team** repo für **prak-08-02-team0X**
2. **GitHub**: Klicke auf den grünen Button "Code" und kopiere den Link für das Repo in deine Zwischenablage
3. **Posit Cloud**: Öffne deinen Arbeitsbereich für den Kurs in der Posit Cloud
4. **Posit Cloud / Projects**: Klicke auf "New Project from GitHub Repository"

]

---
class: left
background-image: url(img/coffee-break.jpg)
background-position: right
background-size: contain

# Pause

.footnote[Photo by: [Blake Wisz](https://unsplash.com/@blakewisz)]

---
.note[

# Demonstration 2 - Vektoren

1. Schaut mir beim Programmieren zu
2. Schreibt selbst **keinen Code**
3. Macht euch Notizen und stellt Fragen

]

---
class: middle, inverse

# .big[Hausaufgabe]

---
.note[

# Hausaufgabe 5 - Erstes Projekt mit Git und GitHub

- Keine Vorlage von meiner Seite
- Alle Schritte sind auf der Webseite beschrieben:

https://rstatszh.github.io/website/ha-05-erstes-projekt.html

]

---
class: middle, inverse

# .big[Feedback]

---
class: left
background-image: url(img/tor.jpg)
background-position: right
background-size: contain

# Ziele erreicht?

Bitte ausfüllen: [https://forms.gle/fEmF9899WEnCETdL8](https://forms.gle/fEmF9899WEnCETdL8)

.pull-left[

.footnote[Photo by: [Virgil Cayasa](https://unsplash.com/@virgilcayasa)]

]

---
# 🌻 Danke

Für die Aufmerksamkeit!

Für die R packages [{xaringan}](https://github.com/yihui/xaringan) und [{xaringanthemer}](https://github.com/gadenbuie/xaringanthemer) mit welchen die Folien geschrieben wurden.

Eine PDF Version der Folien kann hier heruntergeladen werden: https://github.com/rstatsZH/website/raw/master/slides/e1_d05-vektoren/e1_d05-vektoren.pdf

<hr/>

Für [Data Science in a Box](https://datasciencebox.org/) und [Remaster the Tidyverse](https://github.com/rstudio-education/remaster-the-tidyverse), von welchen ich Materialien für diesen Kurs nutze und welche genau wie diese Folien mit [Creative Commons Attribution Share Alike 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) lizensiert sind.