9个学习R语言的网站和教程,搞定R语言自学(国内外知名大学课程)

学习编程 2年前 (2023) 学吧君
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R编程语言主要用于数学统计和数据分析,加上其免费、开源、适用于多平台的特性,吸引了大量的开发人员使用。在数据分析师、数据科学家、统计学家等中,R语言是仅次于Python的第二大数据科学编程语言。尤其是在金融和学术界,R编程语言在统计方法中起着至关重要的作用。在本篇文章中,我们列出了9个免费学习R语言的网站和教程,帮助你入门R语言数据分析和统计。

  1. 北京大学 - R语言教程
  2. R4DS - 数据科学中的R语言
  3. 慕课网 - R语言基础
  4. 菜鸟教程 - R语言教程
  5. Coursera - R语言数据分析
  6. DataCamp - R编程语言入门
  7. 斯坦福大学 - R编程基础
  8. 哈佛大学 - 数据科学:R语言基础
  9. 麻省理工大学 - The Analytics Edge

1. 北京大学 - R语言教程

9个学习R语言的网站和教程,搞定R语言自学(国内外知名大学课程)

由北京大学数学科学学院的李东风老师制作的R语言教程,基于Tidyverse讲解,涵盖了R语言的数据类型和运算、R语言编程语法、制作研究报告和图书、数据整理与汇总、R绘图、R语言里面的统计模型等知识点。教程的难度逐渐递增,适用于学生、教师、研究员、数据科学家和其他对数据分析和可视化感兴趣的人群。

学习地址:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/index.html

2. R4DS - 数据科学中的R语言

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R for Data Science(中译版:数据科学中的R语言)是一个很受欢迎的在线教程,提供了应用R语言于数据科学的全面介绍。该教程是由R编程社区的知名贡献人员Hadley Wickham编写的,中译版是由四川师范大学研究生院的王敏杰老师贡献,可以在线免费查看,涵盖了与数据科学相关的广泛主题,包括数据操作、数据可视化和统计分析。本教程分为几章,每一章都侧重于使用R的数据科学的不同方面,R语言的基础、Tidyverse、R语言建模、贝叶斯分析以及数据分析实际应用。

学习地址:https://bookdown.org/wangminjie/R4DS/

英文版地址:https://r4ds.had.co.nz/

3. 慕课网 - R语言基础

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慕课网上的免费的《R语言基础》主要分为3个章节,介绍了R编程语言中的数据结构,如向量、矩阵和数据框;如何基于不同的数据结构构建子集;以及介绍了R语言中操作数据的常用函数,如lapply、apply、mapply、tapply、split、排序等重要函数。通过该课程,你可以对R有一个系统性的了解,为后续学习R语言的高级应用打好基础。

学习地址:https://www.imooc.com/learn/546

4. 菜鸟教程 - R语言教程

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菜鸟教程平台上的R语言教程专为需要从零开始了解 R 语言的程序开发人员打造的,提供了对R编程语言的逐步介绍。菜鸟教程的R语言教程对于希望学习R编程的初学者来说是一个很好的资源,该教程具有很强的互动性,包括许多帮助用户构建R编程技能的示例和练习。教程侧重于R语言的编程知识,全面介绍了R语言的基础语法、数据结构、文件数据读取和操作(如CSV、Excel、XML、JSON、MySQL)以及R语言绘图。

学习地址:https://www.runoob.com/r/r-tutorial.html

5. Coursera - R语言数据分析

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Coursera平台上的免费R语言数据分析课程由Google的顶尖课程授课时讲授,学习本课程无需有任何编程经验,通过该课程和实践后你将具备申请初级数据分析师工作所需的技能。在本课程中,你将学习R编程语言的来龙去脉,利用R Studio中强大的R工具和包来清理、组织、分析、可视化和报告数据。

学习地址:https://www.coursera.org/learn/data-analysis-r

6. DataCamp - R编程语言入门

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DataCamp提供了许多关于数据科学主题的优秀实践编码课程,R编程语言入门就是其中之一。在这门免费认证的课程中,你将在4小时内掌握R中广泛使用的核心数据结构。这可能看起来有点无聊,但向量、矩阵和数据框等数据结构构成了R编程的一个重要部分 — 毕竟,没有数据结构就不能有数据!

学习地址:https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r

7. 斯坦福大学 - R编程基础

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斯坦福大学的R编程基础课程对R语言进行了全面的介绍,更重要的是你可以听到R编程语言的联合创造者之一Robert Gentleman的讲解!在简要介绍了R的历史后,本课程开始介绍R和R Studio的基础知识,即编码环境。接下来,你将学习如何根据数据类型、大小和期望的结果来创建R的数据结构——向量、矩阵、列表和数据框。然后,你将学习导入和导出数据的最佳做法,如何保存和检索你的工作,以及在出现问题时如何进行调试。你将从编写R的基本语句和表达式开始,有了这些经验后,你会发现更容易使用R的高级数据处理功能,如预处理、数据处理、排序、过滤,以及处理异常值和缺失值。在课程结束时,你将有一个坚实的R编程基础,准备好处理更大的项目。

学习地址:https://online.stanford.edu/courses/xfds112-r-programming-fundamentals

8. 哈佛大学 - 数据科学:R语言基础

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哈佛大学的这门数据科学课程,主要分为4个部分:R语言基础知识、向量和排序、数据处理和可视化、编程基础知识。这个免费课程与其他课程不同之处在于其独特的教学方法,通过一个专注于美国犯罪的案例研究,你将分析和使用一个数据集来回答诸如“最危险的州是哪个?”以及“整个美国的平均谋杀率是多少?”。该课程不需要编程经验,但需要你对基本数学和代数有一定的知识储备。

学习地址:https://pll.harvard.edu/course/data-science-r-basics?delta=4

9. 麻省理工大学 - The Analytics Edge

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麻省理工学院的The Analytics Edge是为任何希望对分析方法和R编程有严格的了解的数据分析师而设的,该课程与麻省理工大学的斯隆管理学院的校内课程相对应,因此具有一定的挑战性。学习这门课程,不需要事先有编程经验,但需要具备高中数学知识,如平均值、标准差和散点图等。在本课程结束时,你将对许多不同的分析方法有一个深入的理解,包括线性回归、逻辑回归、CART、聚类和数据可视化。此外,你将掌握在R中实现所有这些方法的编程技能。

学习地址:https://ocw.mit.edu/courses/15-071-the-analytics-edge-spring-2017/

以上便是学吧君为大家盘点的9个免费学习R语言编程的网站,其中既含有技术开发学习网站的教程,也包含国内外知名大学的课程,你可以选择一个感兴趣的R语言自学网站或教程,然后跟着课程节奏学习。

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