설명
통계 방법을 보완하여 대규모 및 복잡한 데이터 세트로 작업하는 데 필요한 실무 능력을 개발. 주제에는 프로그래밍, 품질 관리, 정돈된 데이터(tidy data), 시각화, 프로젝트 조직, 재현성, 코드 문제 해결 방법, 연구 목표를 프로젝트 파이프라인으로 전환하는 방법 등이 포함됨.
선수 과목
- 선수과목: 학부 수준의 통계 과목 또는 OCIB 소장 또는 부소장의 허가.
조건 및 세부사항
- 선수과목: 학부 수준의 통계 과목 또는 OCIB 소장 또는 부소장의 허가.
원문 참조 텍스트
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.
출처 및 참고문헌
날짜와 출처는 정보를 확인하는 데 도움이 되도록 보관됩니다. 번역은 읽기 편의를 위해 제공되며 조건과 요건은 공식 출처가 기준입니다.
출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/BIOL/