Course code ECOL340

ECOL340 Utforsking og analyse av data i økologi og naturforvaltning

English course information

Søk etter andre emner

Viser emneinfo for studieåret 2022 - 2023.

Emneansvarlige: Richard Bischof
Studiepoeng: 5
Ansvarlig fakultet: Fakultet for miljøvitenskap og naturforvaltning
Frekvens: Årlig
Undervises på språk: EN
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Begrensning antall plasser:
30
Undervises i periode:
Emnet starter i høstparallellen. Emnet har undervisning/vurdering i høstparallellen.
Første gang: Studieår 2015-2016
Fortrinnsrett: M-ECOL, M-NF, M-SF, M-MINA, M-REIS, M-FORNY
Undervises hvor?: Campus Ås
Emnets innhold:
Dette emnet vil gi masterstudenter en praktisk innføring i å klargjøre, utforske, oppsummere og analysere vitenskapelige data. Studentene vil lære å bruke programvaren R som et verktøy for å bearbeide og analysere data. R er i dag den mest brukte og fleksible statistiske programvaren. Dette emnet er skreddersydd for studenter som er tatt opp på masterprogrammer ved fakultetet MINA, og vil være en forberedelse til studentenes egen forskningsaktivitet i arbeidet med masteroppgaven.
Læringsutbytte:

Kunnskap: Etter endt kurs skal studentene ha den konseptuelle og praktiske kunnskapen som er nødvendig for å jobbe med sine egne data i masteroppgaven.

Ferdigheter: Etter endt kurs skal studentene ha ferdigheter til å utføre følgende:

  • Grunnleggende programmering i R
  • Databearbeiding (import, kvalitetskontroll, formatering)
  • Visualisering og utforskning av data (grafer, oppsummerende statistikk og -tabeller)
  • Statistiske tester og modeller
  • Tolke og presentere resultater (slutninger, prediksjoner, grafer)

Kompetanse: Etter endt emne skal studentene ha kompetanse til å utforske og analysere data med R. Denne kompetansen kan tjene som grunnlag for å utvide studentenes repertoar med mer avanserte analytiske verktøy og spesialiserte metoder i framtidige studier.

Læringsaktiviteter:
Forelesninger og praktiske øvelser. Gruppearbeid utgjør en viktig del av kurset.
Læringsstøtte:
Lærerne er til stede eller tilgjengelig for individuelle spørsmål under undervisningen og innenfor normal kontortid. I tillegg tilbys 1 times lange ukentlige ‘tutorial sessions’ parallelt med kurset.
Pensum:
Publiseres i Canvas.
Forutsatte forkunnskaper:
Fullført bachelorgrad og statistikkunnskaper på minimum STAT100-nivå. 
Anbefalte forkunnskaper:
Studentene bør ha valgt tema for masteroppgaven og ha tilgang til data som de kan å jobbe med i løpet av kurset (enten sine egne data eller deres veileders data).
Obligatorisk aktivitet:
Obligatorisk oppmøte på første forelesning. Studentene må i tillegg delta på minimum 75 % av øvingene.
Vurderingsordning:
Formativ vurdering gjennom hele kurset (mappeevaluering). Den endelige karakteren fastsettes ut fra prestasjonene i 8 korte oppgaver som studentene skal fullføre (for det meste R-skript) og levere ukentlig. Oppgavene vil være en kombinasjon av individuelt arbeid og gruppearbeid. Studentens samlede innleveringer utgjør studentens mappe.
Sensor:
På slutten av semesteret evaluerer en ekstern sensor samlingen av hver students innleverte oppgaver (mappe).
Merknader:

Oppmeldingsfrist til emnet er 1. september. Plasser i emnet fordeles rett etter denne dato.

Det forutsettes at studentene har valgt tema for masteroppgaven sin og ha tilgang til data som de kan jobbe med i løpet av kurset (enten sine egne data eller deres veileders data)

Normert arbeidsmengde:
125 timer
Opptakskrav:
Realfag.
Undervisningstid:
36 timer
Eksamensdetaljer: Mappevurdering: Bokstavkarakterer