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R语言并不是生物信息学的专属编程语言，其实它在金融，商业，游戏，地理产业应用也很广泛。最近我就看到了美国辛辛那提大学的商业分析专业在讲授R语言，课堂一撇如下：
不得不说，课程设置很棒，授课环境也很好，已经是四年前的事情了，但是这个课程一直在持续更新迭代。虽然绝大部分朋友都不可能有机会亲自去感受这样的课堂氛围了，但是得益于互联网的发展，我们可以学习同样的材料哦！
课程设置
主要是分为7个单元，至少需要7个全天授课。
以书籍的形式组织授课材料：UC Business Analytics R Programming Guide ， 非常棒！
Course: Intro to R BootcampCourse: Data Wrangling with RIntroduction to RR BasicsWorkflow RStudio Projects R Markdown R NotebookData Types Dealing with Numbers Dealing with Characters Dealing with Regex Dealing with Factors Dealing with Logical Values Dealing with Dates Dealing with NA'sData Structures Basics Managing Vectors Managing Lists Managing Matrices Managing Data Frames Managing TibblesFunctions Basics Writing Functions Control Statements Apply FamilyImporting/Exporting Data Importing Data Scraping Data Exporting DataShape & Transform Data Simplify Code with %>% Reshape Data with tidyr Transform Data with dplyrVisualizations Quick Plots Visual Data Exploration Advanced Plots with ggplotAnalytics Descriptive Analytics Predictive Analytics Prescriptive Analytics大家可以点击文末阅读原文感受一下：http://uc-r.github.io/basics
再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：
把R的知识点路线图搞定，如下：
了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习
希望大家都早日跨越这个R语言难关哦！
如果你时间和精力不够，自学起来困难重重（虽然有那么多资料），而且又确实有经费支持你参加学习班，不妨考虑我们生信技能树官方举办的学习班：
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部分学员反馈如下：