R语言：数据科学与分析的新星
R编程语言在当今世界日益普及，特别是在数据科学和数据分析领域，其影响力正在迅速扩大。
由于R语言提供了卓越的数据可视化工具，它在统计学领域扮演着至关重要的角色。R 编程为统计分析提供了强大的支持。
然而，如果没有明确的学习路径，学习R语言可能会充满挑战。回顾过去，很多人在学习R或任何其他编程语言时都曾遭遇困难。
请相信，你不是唯一遇到这种情况的人！
不要完全责怪自己或者语言本身，问题可能出在你的学习方法上。你的学习方式对最终的学习效果有着显著的影响。
如果你有一个清晰的策略，明确应该如何以及为何学习特定的编程语言，那么你掌握这门语言的几率会大大增加。反之，如果你的目标与策略不一致，你可能会对学习感到厌烦，最终选择放弃。
这就像学习一门外语一样，道理是共通的。
因此，当你准备学习R语言时，首先要明确你的动机，无论是为了拓展知识，还是为了追求数据科学领域的职业发展。接下来，制定一个与你的目标相符的策略，并严格执行。
…然后，开始你的学习之旅吧。
本文将深入探讨一些学习R编程语言的优秀资源，这些资源将为你提供正确的方法，使学习过程更加轻松。
但首先，我们需要了解：
什么是R编程语言？
R 是一种专为统计计算和图形展示而设计的开源编程语言。
它由Ross Ihaka和Robert Gentleman于1993年开发，与S编程语言类似。可以说R编程语言是S语言的一种实现，它融入了词法作用域的语义。R软件主要使用C、R和Fortran语言编写。
R语言不仅具有高度的可扩展性，还提供了广泛的统计和图形技术。它涵盖了经典的统计检验、线性和非线性建模、时间序列分析、聚类和分类等多种分析方法。
R语言的一个主要优点在于，它可以轻松生成精美的、可用于出版的图形，包括数学公式和符号。
R的功能
R是一个集成的软件包，包含用于计算、图形展示和数据操作的软件工具。
具体包括：
- 高效的数据存储和处理能力
- 一套完整、连贯、庞大的数据分析工具
- 一组用于计算矩阵中数组的多种运算符
- 一种简单、高效且完善的编程语言，支持循环、条件和用户自定义变量
- 用于分析数据并在硬拷贝或屏幕上显示数据的图形工具
- R可以通过安装扩展包来增强功能。 R的发行版本身自带大约8个扩展包，而CRAN网站上则有更多包可供选择。
- 跨平台互操作性
- R不使用编译器，而是使用解释器，这有助于简化代码开发过程。
- R可以很好地与各种数据库关联，并从 MS Access、Excel、MySQL、Oracle、SQLite等数据库中提取信息。
- R集成了强大的工具，可以多种格式（例如HTML、XML、CSV、PDF和带有R包的交互式网站）传达报告。
- R包包含了各种代码、功能和函数，专门为统计建模、数据分析、机器学习、可视化、数据导入和操作而设计。
R如何辅助数据分析？
使用R进行数据分析通常包括以下步骤：
- 编程或导入：使用R编程，或者将数据库和文件中的数据导入R软件环境。
- 转换：数据组织通过将列转换为变量，并将行转换为观测值来实现。 关注你感兴趣的方面，根据现有变量创建新变量，并探索观测数据的统计信息。
- 可视化：通过图形化方式展示数据，可以轻松识别趋势、模式和异常值。
- 建模：使用计算或数学工具来回答观察性问题，这与可视化工具相辅相成。
- 交流：与他人分享分析结果，从可视化到建模，通过易于生成的出版质量图形，与世界各地的人们交流。
谁在使用R，以及为什么？
R不仅受到学术界的青睐，还受到包括谷歌、脸书、Airbnb、优步等大型公司的信任。R被广泛应用于医疗保健、咨询、政府、保险、能源、金融和媒体等各个领域。这些机构使用R进行统计推断、机器学习算法和数据分析。
可以看出，对R的需求来自各行各业。此外，数据分析无疑正在塑造当今的企业。尽管有许多工具可用，R依然脱颖而出，原因如下：
- Excel和PowerBI功能有限，缺乏建模能力；
- Python虽然在人工智能和机器学习领域表现出色，但缺乏沟通功能；
- SAS适合统计分析，但不是免费的；
- Tableau擅长图形表示，但在决策和统计方面仍有不足。
然而，R填补了这些空白，它提供了良好的学习曲线，并在数据实现和分析之间取得了良好的平衡。
因此，学习R进行数据操作和分析，甚至成为一名数据科学家是具有实际意义的。
这就是为什么数据科学家使用R来理解数据、执行操作、制定最佳策略，并通过报告、仪表板或Web应用程序与他人沟通。一个平台就能满足所有需求。
现在你已经了解了R的工作原理以及为什么要使用它，那么在哪里学习R呢？
学习R很难吗？
如果几年前你问我这个问题，我会说是的，因为它的结构复杂，学习起来可能有些困难。但现在，随着各种扩展包的引入，这个问题已经得到了解决，数据操作变得更加容易和直观，图形的创建也相当简单。
TensorFlow和Keras等软件包使你能够创建高端的机器学习技术；你可以在R中调用Python、C++和Java，并与Hadoop或Spark连接。R在计算速度方面也有了显著的提升。
那么，你想学习R吗？
我假设你的答案是肯定的！
让我们来寻找一些优秀的R语言学习资源。
使用R的数据科学家
通过学习R技能，开始你的数据科学家职业生涯，DataCamp是个不错的选择。开始这门课程不需要任何先前的知识或经验。
他们将教授你通用的R语言，以及如何使用它来导入、操作、可视化和清理数据，这些都是你所需要的基本技能。通过互动练习，亲身体验知名的R包，如ggplot2，以及Tidyverse包，如readr和dplyr。
本课程还将介绍一些真实世界的数据集，帮助你学习编写函数以及进行聚类分析所必需的机器学习和统计技术。
你所需要做的就是开始这门课程，提升你的R技能，并走上成功的数据科学家之路。他们提供了超过75小时的学习资源，包括R语言的入门知识，以及掌握具有典型数据结构（如矩阵、向量、数据框等）的数据分析基础。
R编程 A到Z
Udemy 上的R Programming AZ课程提供了大量的实践练习，帮助你成为一名数据科学家。该课程分为8个部分，包含82个讲座，大约需要11个小时才能完成。
他们会一步步地教你R语言，在每次讲座后，你将立即学习到有价值的概念。更棒的是，他们会通过实际的案例来讲解概念。整个培训课程充满了真实的分析挑战，你将在讲座和家庭作业中解决这些挑战。
任何具备基本技能的人都可以学习这门课程，你需要做的就是学习R语言，并迎接激动人心的挑战。该课程的材料会教授你R语言的核心原理，以及如何创建变量、向量、循环和函数。
你还将学习财务数据、统计数据和体育数据的正态分布和实践应用。此外，你还将学习如何使用R Studio，并根据你的喜好进行自定义。
在本课程结束时，你将学会安装R包，并了解大数、整数、双精度和字符等数据类型。该课程还包括使用GGPlot2的高级可视化技术，以及家庭作业解决方案和奖励教程。
R统计
Coursera提供了一门课程——R统计专业，旨在帮助你掌握使用R进行数据分析的技能，包括建模、推理和贝叶斯技术。这门课程完全免费，由杜克大学提供。
通过本课程，你将获得统计推断、线性回归和统计、RStudio、R编程、探索性数据分析、统计假设检验、贝叶斯统计、贝叶斯线性回归、贝叶斯推断、回归分析和模型选择等方面的技能。
该专业课程将教会你如何使用R编程语言来可视化和分析数据，然后创建可重复的报告。你将学习如何以统一的方式展示统计推断，并执行建模和其他技术，以便做出数据驱动的决策。
该课程还将帮助你正确地传达分析结果，使用R包来组织和可视化数据，并能够批判性地评估决策和论点。它将帮助你通过各种数据分析项目来建立你的作品集，展示你的知识和技能，从而获得一份高薪工作。
这门初学者级别的课程大约需要7个月才能完成，具有灵活的时间安排，提供完整的在线讲座，完成课程后可以获得可分享的证书。
R语言入门
Coursera 上的另一门课程是 R语言入门。
这是一门初学者级别的课程，大约需要2个小时才能完成，你只能在桌面上访问它，无需下载任何软件。这个引导项目会教你R编程的基础知识，让你迈出数据分析的第一步。
在这里，你将学习如何使用R Studio或R GUI，以及R语言中使用的不同数据结构和类型。最后，他们会教你如何安装R包，并将数据集导入R Studio的工作区。
完成这个项目没有必要的前提条件，只需要基本的计算机知识即可。在引导项目中，你的工作区将是一个可以通过浏览器访问的云桌面。你的讲师会通过视频分屏指导你，让你逐步了解学习内容。
优达学城
通过学习R编程，成为一名数据科学家，可以考虑 优达学城。本课程大约需要3个月的时间，每周投入10个小时的学习，没有严格的前提条件要求。
课程大纲包括教你如何使用R、命令行、SQL和Git进行编码，从而解决与数据相关的问题。你将学习SQL的基础知识，如JOIN、子查询和聚合，并使用它们来回答业务问题。
你将学习R语言的基础知识，包括数据结构、循环、函数和变量。此外，你还将学习如何使用GGPlot2来可视化数据。
该计划包括由专家开发的沉浸式内容、真实项目、导师支持以及职业服务（如简历和作品集审查）。你可以根据自己的时间安排进行学习，并获得个性化的反馈、实用的技巧和其他资源推荐。
使用R语言的机器学习科学家
掌握R语言，成为一名自信的机器学习科学家，可以考虑 DataCamp。他们总共提供了15门课程，需要花费60多个小时来学习R。你将使用各种工具来增强你的R技能，并进行无监督和有监督的学习。
他们将教你如何处理数据来创建模型、训练模型和可视化模型，以及测试模型的性能。此外，你还将学习如何调整模型的参数，以获得更好的性能。
同时，你还将学习贝叶斯统计、Spark和自然语言处理（NLP）。他们将教你分类的机器学习基础知识，以及如何通过线性回归、随机森林、xgboost和加法模型来预测未来事件。
你还将学习维度、聚类、Tidyverse中的机器学习、逻辑回归、聚类分析、带插入符号的机器学习、基于树的模型、支持向量机、主题建模、超参数调整等内容。
使用R进行数据分析
Edureka提供了一项培训计划——使用R进行数据分析，旨在帮助你获得数据操作、可视化、探索性数据分析、数据挖掘、情感分析和回归分析方面的专业知识。
该培训还可以帮助你学习R Studio，以便在社交媒体和零售方面进行案例研究。他们设计这门课程，是为了提供成为数据分析专业人员所需的技能和知识。它涵盖了基本的R概念以及高级主题，如决策树集成、协同过滤等。
这些模块将引导你了解重要的术语，如商业智能、数据和信息、业务分析等。你将学习数据导入方法、探索性数据分析、聚类、线性和逻辑回归、监督机器学习技术、方差分析、R包、图形创建等内容，以及项目实践。
要学习本课程，你需要具备统计学的基本知识。它包括30小时的在线课程，你将在每节课后完成实际作业，并终身访问课程，包括演示文稿、课堂录音、安装指南和测验。完成课程后可以获得结业证书。
YouTube
在 YouTube上，Barton Poulson教授会讲解R语言和统计计算的基础知识。
本教程涵盖了如何安装R、关于R Studio、绘图函数、包、直方图、条形图、散点图、汇总函数、叠加图和描述函数等主题。
他还教授如何选择案例、因素、数据格式、如何输入数据、导入数据、层次聚类、回归、主成分分析等概念。
码学院
码学院会向你介绍R编程语言的基本概念。学习本课程或任何所需的编码知识都没有特定的先决条件。
在这里，你将学习如何组织数据、修改数据和清理数据框。他们还将教你如何构建数据可视化并显示洞察力。此外，你还将学习假设检验和统计学，以便在数据分析领域中脱颖而出。
课程大纲还包括聚合和使用dplyr连接表的基础知识；计算众数、平均值和中位数；以及四分位数、四分位间距和分位数等统计数据。
你还可以通过测验来测试你的知识，以提高语法和记忆力。完成课程大约需要20小时，使用Pro计划，你可以获得证书。
数据导师
数据导师课程包括无限制访问45多个视频、互动作业、R Essentials电子书和一个项目。
它使你熟悉数据科学的基础知识、流程以及完成数据科学任务（如获取数据、探索、建模和撰写报告）所必须采取的不同步骤。
结论
有大量的学习资源可用，学习R编程语言不再是一项艰巨的任务。你所需要的只是对学习充满热情，并有进入数据科学领域的强烈愿望。
那么，你是否是一名有抱负的数据科学专业人士？💡
借助上述优秀课程来学习R吧！