R 语言快速入门指南

R语言是一种集统计分析和作图功能于一体的软件，由Ross Ihaka和Robert Gentleman创立。它源自S语言，但两者在设计理念上有所不同。具体详情可参考Ihaka & Gentleman (1996)或R-FAQ文档。

R语言是一本适合初学者的入门级别教材，类似于matlab但更精简实用。

本指南涵盖了R语言的基础知识，从简介到变量赋值、脚本编写、统计函数库和图形生成。

R语言是一种广泛应用于统计分析、数据挖掘和图形可视化的开源编程语言。初学者需掌握R语言的基础知识，包括变量赋值、控制结构和函数使用。RStudio作为主要IDE提供了代码编辑、调试和项目管理功能。数据处理中，dplyr包提供了数据操作的核心工具，而ggplot2包则用于数据可视化。R还支持Web数据抓取和丰富的包管理系统。

这本书详细解释了SQL的快速学习方法，适合初学者和进阶者，内容清晰易懂。涵盖了Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库，非常实用。

R语言是一种用于统计分析和绘图的环境和语言。它是GNU系统下的免费开源软件，提供了优秀的统计计算和制图工具。本资源为初学者提供了学习R语言的视频教程，通过百度云链接分享。

快速掌握R语言基础，学习如何利用R语言进行数据分析和建模。

《使用R语言入门机器学习》是一本介绍机器学习基础知识并结合R语言实例演示的电子书。该书由斯科特·V·伯格（Scott V. Burger）撰写，由O’Reilly Media, Inc.出版。R语言是一种专门用于统计分析和数据科学领域的编程语言，其丰富的数据操作和统计模型功能使其在机器学习中得到广泛应用。本书帮助读者利用R语言掌握机器学习的基础概念，包括监督学习和非监督学习，并通过实例说明如何解决实际问题。

R语言学习资源分享 R包开发者推荐 高产的R包作者，持续为R语言生态贡献力量。 高效开发工具 RStudio：集代码编辑、论文写作、微信公众号排版等功能于一体的强大工具。 活跃的社区支持 庞大的R语言社区，为你提供学习和交流的平台。 进阶工具与技术 Docker：容器化技术，简化开发环境配置。 Rocker BI套件：REmap、Shinydashboard、ggplot2等工具，助力数据可视化和分析。 Xgboost：高效的机器学习算法库。 MXNET：深度学习框架，支持多种编程语言。 学习路径推荐 数学基础 矩阵论与线性代数：打下数据分析的基石。 概率论与数理统计：掌握数据分析的理论基础。 R语言应用 运筹学与最优化理论：解决资源分配和优化问题。 数据挖掘：从数据中发现知识和规律。 控制原理：学习系统控制和调节的方法。 计算机基础 数据结构、编程基础、操作系统：构建扎实的计算机科学基础。 相关资源 精品R教学课程：系统学习R语言知识。 其他学习资料：拓展视野，深入理解数据科学领域。