在这里，我将分享学习 R 所需的一切，包括分步指南和学习计划。我还将提供一些最有用的资源来帮助您取得成功。
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掌握 R 的途径
从头开始构建数据科学的核心 R 技能。
什么是 R？
R 是一种高级解释型编程语言，由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 创建。它于 1993 年首次发布，是 S 编程语言的后继者。它的设计侧重于统计计算和图形，使其成为数据分析、统计建模和可视化的热门选择。R 广泛应用于学术和研究环境，尽管它的应用范围超出了这些领域。
R 支持多种编程范式，包括过程式、面向对象和函数式编程。简单来说，这意味着它非常灵活，允许您以不同的方式编写代码，无论是给计算机一个待办事项列表、创建事物或概念的数字模型，还是将代码视为数学问题。
R 为何如此受欢迎？
多年来，R 凭借其丰富的库、简单性、多功能性和强大的数据可视化功能，在数据科学和研究社区中赢得了大量追随者。这些原因也意味着它是数据科学领域备受青睐的语言，因为它使数据科学家能够更多地关注数据解释而不是语言复杂性。
让我们仔细看看 R 的一些特性，这些特性使得它成为一种多功能且广泛使用的编程语言：
可读性： R 以其清晰、可读的语法而闻名。
易于学习：R 的可读性和全面的文档使初学者相对容易掌握。
多功能性： R 不局限于一种类型的任务。无论您对统计建模、数据可视化、生物信息学还是机器学习感兴趣，R 都有工具可以帮助您实现目标。
丰富的库支持： R 附带 乐队数据库 个大型标准库，其中包含用于各种任务的预编写代码，可为您节省时间和精力。此外，R 社区还开发了数千个第三方软件包，进一步扩展了 R 的功能。
平台独立性： 该语言的一大优点是您只需编写一次代码即可在任何操作系统上运行它，这对于团队合作和可重复性非常有用。
解释型语言：R 是一种解释型语言，这意味着代码是逐行执行的。这可以使调试更容易，因为您可以测试小段代码，而不必编译整个程序。
开源且免费：R 的源代码可免费获取，并可分发和修改。这导致大量开发人员为其开发做出贡献，并创建了庞大的 R 软件包生态系统。
动态类型：R 是动态类型的，这意味着您在创建变量时不必声明其数据类型。R 解释器会推断类型，这使得代码更加灵活且易于使用。
就我个人而言，我还喜欢 R建立在 Fortran 的线性代数库之上，因此您无需安装任何软件包即可执行简单线性回归之类的操作。
为什么你应该学习 R
学习 R 进行机器学习
掌握核心 R 技能，成为机器学习科学家
对 R 技能的需求
各行各业中各种规模的公司越来越认识到数据分析和统计建模对于做出明智决策和获得优势的价值。由于 R 是用于此目的的领先语言，因此它出现在越来越多的地方。
组织使用 R 从大型数据集中提取见解、构建预测模型并创建可视化效果以推动战略决策。精通 R 的专业人士的就业机会激增，尤其是在金融、医疗保健和营销等领域。大学和研究机构也广泛使用 R 进行教学和开展高级研究，从而推动了对具有 R 技能的教育工作者和研究人员的需求。
基本上，R 的多功能性和灵活性促进了需求，形成了一个反馈循环。开发人员编写代码并创建软件包，而庞大的新 R 软件包生态系统进一步扩展了其功能。R 现在几乎涵盖了所有应用程序，从机器学习和数据挖掘到空间分析和时间序列预测。
R 有多种应用
以下是 R 广泛使用的一些关键领域。当然，这并不是一份详尽的清单。
科学研究： R 广泛应用于科学研究中的数据分析和统计建模。研究人员使用 R 分析实验数据、进行模拟并发表可重复的研究。
医疗保健和生物信息学：在医疗保健领域，R 用于分析临床试验数据、患者记录和基因组数据。生物信息学家使用 R 进行序列分析、基因表达研究和计算生物学。
金融与经济：金融分析师和计量经济学家使用 R 进行定量分析、风险管理和经济预测。
营销和客户分析： R 帮助营销分析师了解客户行为、细分市场并优化营销活动。
环境科学：环境科学家使用 R 分析生态数据、模拟气候变化并研究生物多样性。
社会科学：在社会科学中，R 用于调查分析、心理测量和社会网络分析。
工程：工程师使用 R 进行质量控制、流程优化和预测性维护。
