如何学习好R语言？【全套R语音书籍+视频下载】

#学习 R 的方法

知识和耐心，是成为强者的唯一方法。

- 通过阅读来学习。 包括了阅读经典的教材、代码、论文、学习公开课。 - 通过牛人来学习。 包括同行的聚会、讨论、大牛的博客、微博、twitter、RSS。 - 通过练习来学习。 包括代码练习题、参加kaggle比赛、解决实际工作中的难题。 - 通过分享来学习。 包括自己写笔记、写博客、写书、翻译书，和同伴分享交流、培训新人。

# 全套R语音书籍下载。关注公众号后，回复：R语言

一、初学入门： 《R in Action》 从统计角度入手，分高中低三部分由浅入深的讲解了如何用R来实现统计分析。 《The Art of_R Programming》 从程序编写的角度入手，对R的本身特点进行了清晰的介绍。 《learning R》 这本书没有单纯的讲语法，而是和的流程结合了起来，从数据获取到数据整理再

到分析和报告，有一气呵成的感觉，此外最后两章讲如何写稳健的R代码以及写包都是非常精彩的。

二、统计进阶： 《A Handbook of Statistical Analyses_Using_R》 《Modern Applied Statistics With S》 这两本书基本上涵盖了统计的一些高阶内容，例如多元分析、多层回归模型、荟萃分析、生存分析等内容。案例丰富，公式不多，值得反复学习参考。

三、科学计算： 《Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R》 《Mastering Scientific Computing with R》 除了统计分析外，独特之处在于使用R来做数值分析，如求根，最优化，数值积分。还包括了一些常见的模拟技术。书后的习题和最后的案例非常有用。

四、： 《Practical Data Science with R》 以R本身的扩展包和函数入手，很有体系的介绍了数据科学的各个方面。 《An Introduction to Statistical Learning》这本书可以说是另一本数据挖掘大作《The Elements of Statistical Learning》的R实现手册，体系结构基本一致，更强调用R来实现，更难得的地方是提供了很好的习题。 《Data Mining with R Learning with Case Studies》 《Machine Learning for Hackers》

两本侧重于数据挖掘的R书，全是以案例为线索，示范的代码量很大。跟一遍下来会有很大的收获。 《Data Mining explain using R》 用基本函数来实现各种机器学习算法，对理解算法底层很有帮助。 《Data Science in R》 以案例为主的书，需要一定的数据挖掘基础。

五、数据绘图： 《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》 ggplot2还有什么好说的呢，R中最优秀的绘图包，但由于近期该包升级很快，这书显得有些过时。好在中文版进行了大幅更新，即将面世。 《R Graphics Cookbook》这本书也是RStudio公司的人出的，似乎是Hadley的学生吧，主要是各种ggplot2包的例子，也包括了用其它包来画图，建议通读一遍。

六、参考手册： 《R Cookbook》 《R in a Nutshell》 有时候我们需要类似词典的案头参考手册，以方便随时查阅。又或者可以通读一

遍以查漏补缺。上面两本书虽然有些厚度，但仍然推荐之。后者的中文版也在翻译状态。

七、高级编程： 《R Programming for Bioinformatics》 《software for data analysis programming with R》 如果你是初学者，不要去看上面两本书。如果你想进阶为专家级R用户，那你需要精读它们。前者讲解了R少为人知的一面，例如字符处理、正则表达和XML，还有报错处理以及与其它语言的交互。后者更是编写生产级代码的圣经指南。 《Advanced R programming》Hadley的力作，清楚的讲解了R的函数式编程思想和写R包的各种细节，要迈入R高手，不得不读。

李舰和肖凯的作品《数据科学中的R语言》（六月份出版）

# 阅读建议#

- 在阅读时做笔记，以记下一些重点或心得 - 在阅读代码时，要在 R 环境中亲手键入代码并理解其意义 - 坚持练习,尝试利用身边的数据进行应用分析 - 理解扩展包和函数背后的原理（引用论文）

下面是一套数据分析与R语言视频教程资料

上面这些资源，怎么获取呢？ 

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高通量数据挖掘与分析是基于生信的方法从芯片及测序高通量数据中挖掘到与研究方向最相关的靶标基因（mRNA，miRNA，lncRNA或蛋白）。随着高通量手段的不断进步，测序和芯片的成本也逐渐降低，速度也越来越快，使用高通量手段（测序/芯片）进行科研的优点非常明显，也是大势所趋！ 

做过测序或者芯片实验的科研人员越来越多，虽然测序公司已经给出了一部分的数据分析，比如过滤、质控比对、定量和差异等，但是这些分析属于基础傻瓜式的标准分析，并不能完整的讲一个故事！我们也很难在大量的差异基因中筛选获得关键基因。因此，需要我们自己掌握高通量数据挖掘的能力，从海量信息中获得自己想要的关键基因！

培训目的：

很多学员都做过测序或者芯片实验，虽然测序公司已经给出了一部分的数据分析，比如过滤、质控、比对、定量和差异等，但是这些分析属于基础傻瓜式的标准分析，并不能完整的讲一个故事！因此，需要我们自己掌握高通量数据挖掘的能力，从海量信息中获得自己想要的关键基因！

培训预期：通过2天的培训（半天理论课程+1天半实践操作），使学员掌握生信文献分析思路和8个实用操作知识点（具体见最后），可以独立完成一篇基于公共数据库的高通量数据挖掘分析，2天培训合格后，颁发专业技术人员继续教育培训证书。

理论课程（半天）主办方：

中国科学院上海分院国家级专业技术人员继续教育基地

上海嘉定先进技术创新与育成中心

 医药加信息公共服务平台

实践操作课程（1天半）主办方：

上海嘉定先进技术创新与育成中心

医药加信息公共服务平台

承办方：上海遐锦生物科技有限公司

众所周知，R软件是用来做统计分析和作图的软件。

本次学习通过手把手教学让学员掌握R软件下载安装、Rstudio用法、常用医学统计学算法模型R实现、R语言常用作图、R语言数据处理方法与编程技术、掌握R语言自主学习实践的方法与技巧，现场解答学员在实际工作中遇到的有关技术问题，让学员更好地掌握相关技术的应用。另外，课后学员有感兴趣的图片，老师也可以提供相应的R代码。

总体思路是根据生信相关的SCI文章为主题，完成里面所有的分析内容。该培训适用于对生信分析或者医学统计学分析感兴趣，编程零基础及以上的学员参加。

第四期上海班  培训时间：2018年9月1-2日 （2天）

培训地点： 上海好望角大饭店   上海市肇嘉浜路500号

学习办主办：医药加学习班  

联系微信号:yiyaojia01

医药加学习班2018年7-8月档期安排，可点下文主题看详情，如需要报名，请加学习班秘书微信yiyaojia01
时间	地点	学习班名称
7.20-22	上海中兴和泰酒店	第28期循证医学与meta分析（网状meta分析）学习班（三天精讲班）
7.21-22	上海中兴和泰酒店	第8期实用医学统计学习班
7.21-22	上海好望角饭店	第三期R语言数据分析实战技术培训班
7.28-29	上海好望角饭店	中药网络药理学的研究策略与实用技能研讨班

8.4-6	上海中兴和泰酒店	第9期基因编辑技术学习班
8.4-5	上海好望角饭店	第3期测序与芯片的高通量数据挖掘与分析学习班
8.10-8.12	北京金泰绿洲大酒店	第29期循证医学与meta分析（含网状meta分析）三天学习班
8.11-8.12	北京金泰绿洲大酒店	第20期非编码RNA与外泌体研究策略学习班
8.11-8.12	上海好望角饭店	第6期医学科研选题与SCI论文写作&投稿&发表技巧学习班
8.18-19	广州南洋长胜酒店	第30期循证医学与meta分析（含网状meta分析）学习班
8.18-19	广州南洋长胜酒店	第21期非编码RNA与外泌体研究策略学习班
8.18-19	广州南洋长胜酒店	第7期医学科研选题与SCI论文写作&投稿&发表技巧学习班
8.18-19	广州南洋长胜酒店	第4期测序与芯片的高通量数据挖掘与分析学习班
8.25-26	北京金泰绿洲大酒店	中药网络药理学的研究策略与实用技能研讨班

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