説明
統計手法を補完する、大規模かつ複雑なデータセットを扱うための実践的スキルを育成する。トピックにはプログラミング、品質管理、整理されたデータ（tidy data）、可視化、プロジェクト組織、再現性、コードのトラブルシューティング方法、研究目標をプロジェクトパイプラインに翻訳する方法が含まれる。
前提条件
- 前提条件：学部レベルの統計学のコース、またはOCIBのディレクターまたはアソシエイトディレクターの許可。
条件および詳細
- 前提条件：学部レベルの統計学のコース、またはOCIBのディレクターまたはアソシエイトディレクターの許可。
原語による参照テキスト
Develops the practical skills needed to work with large and complex datasets, as a complement to statistical methods. Topics include programming, quality control, tidy data, visualization, project organization, reproducibility, how to troubleshoot code, and how to translate research goals into a project pipeline.
- Prerequisite(s): a course in statistics at the undergraduate level, or permission of the director or associate director of OCIB.
出典と参照
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出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/BIOL/