作者：NSS
翻译：杨金鸿
术语校正：韩海畴
全文校正：林亦霖
本文约3000字，建议阅读7分钟。
本文为带大家理解R措辞以及分段式的步骤教程！
人们学习R措辞时普遍存在缺少系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。
为了构建R措辞学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合伙源，帮您从头学习R措辞。这套学习方法对付数据科学或R措辞的初学者会很有用;如果读者是R措辞的老用户，则会由本文理解这门措辞的部分最新成果。
R措辞学习方法会帮助您快速、高效学习R措辞。
序言
在开始学习之前，第一个要回答的问题是:为什么要用R措辞？或者R措辞为何如此有用?
R措辞是一门快速发展的开源软件，是SAS、STATA和SPSS这类商业软件的竞争对手。就业市场对R措辞的需求正在迅速上升，微软等公司也同时承诺将致力让R措辞成为数据科学通用措辞。
看看由Revolution Analytics制作的90秒***（https://www.youtube.com/watch?v=VlJnNSeO1uQ），您就知道R措辞的用途。顺便说下，微软刚刚收购了Revolution Analytics。
步骤一：配置打算机环境
建立R措辞学习环境最大略方法是通过综合R措辞归档网络(CRAN)***（https://cran.r-project.org/）到您确当地皮算机上。可以选择Linux、Mac和Windows对应二进制文件***。
您可能会考虑利用R措辞自带的掌握台，但我们建议您安装R措辞集成开拓环境(IDE)。RStudio（https://www.rstudio.com/）是最有名的IDE，它能让R措辞编码更随意马虎、更快，还能让您输入多行代码、处理图形、安装和掩护程序，有效勾引您的编程环境。RStudio此外可以选用基于eclipse的Architect（http://www.openanalytics.eu/architect）。如果须要安装图形用户界面（GUI），请选择R-commander（http://www.rcommander.com/）或Deducer（http://www.deducer.org/pmwiki/index.php?n=Main.WindowsInstallation）。
课后作业
安装R和RStudio。
安装Rcmdr、rattle和Deducer程序包。以及推举或依赖的程序包，包括GUI。
利用库命令加载安装程序，并打开GUI。
步骤二：R措辞根本学习
您该当首先理解措辞、库和数据构造根本知识。
如果您更方向于在线互换办法学习R语法，DataCamp（https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r）供应的免费在线R教程是很好的资源。还可以选择后续课程:中级R编程（https://www.datacamp.com/courses/intermediate-r）。另一种学习方法是在线版本swirl（https://www.datacamp.com/swirl-r-tutorial），它能让您在类似RStudio环境中学习R措辞。
在互动学习环境中，您可以选择参加Coursera（https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science）或Edx（https://www.edx.org/course/introduction-r-programming-microsoft-dat204x-0）上mooc课程。
除了上述在线资源，您还可以考虑以下精良资源:
CRAN免费传授教化R措辞（https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf）。
Jared Lander’s R for Everyone（http://www.jaredlander.com/r-for-everyone/）
Quick-R（http://statmethods.net/）
专门学习:阅读、数据帧、表、概述、描述、加载和安装包、利用绘图命令可视化数据。
课后作业
利用DataCamp免费在线R教程，熟习基本的R语法。
创建Github（http://github.com/）账号。
通过google帮助，办理安装过程中涌现的问题。
安装swirl包并学习R编程(见上文)。
步骤三:理解R社
强大社区的存在是R措辞发展迅速、大得胜利的紧张缘故原由。社区中核心的是R措辞的“包”生态系统。R措辞程序包可以在CRAN、bioconductor、github和bitbucket中***。在Rdocumentation（http://www.rdocumentation.org/）中，您可以轻松搜索来自CRAN、github和bioconductor中能知足您当前事情须要的程序包。与在R措辞程序包生态系统同样主要的是，您可以在R endeavours上轻松得到帮助与反馈。首先，R内置帮助系统，您可以通过命令来访问。同时，在Analytics Vidhya Discussions，Stack OverflowR措辞是增长最快措辞。R-bloggers（http://www.r-bloggers.com/）搜集许多R措辞爱好者写的博文。
课后作业：
访问CranTask Views理解R措辞生态系统。
在http://r-bloggers.com上注册并订阅逐日***。
步骤四：数据导入和操作
导入和操作数据是数据科学事情流程中主要步骤。R措辞许可利用特定包导入不同数据格式，从而使您事情更轻松,如下：
readr:导入平面文件。
Readxl package:将excel文件转化为R措辞。
haven package包:让您将SAS、STATA和SPSS数据文件导入R措辞。
Databases:连接通过像RMySQL和RpostgreSQL包，利用DBI访问和操作。
rvest： 网页数据抓取。
一旦数据在事情环境中可用，您就可以利用下面程序包操作:
整理数据的tidyr程序包。
stringr包处理字符串操作。
工具数据帧，可以学习dplyr包输入和输出（https://www.datacamp.com/courses/dplyr-data-manipulation）。
须要实行繁重数据争用任务?试试data.table程序包。
实行韶光序列剖析?考试测验一下像zoo，xts和quantmod程序包。
课后作业
通过“导入数据进入R措辞”课程，或阅读文章1、2、3、4。节制导入数据软件包。
通过RStudio不雅观看Data Wrangling with R 。（https://www.rstudio.com/resources/webinars/data-wrangling-with-r-and-rstudio/）
阅读并练习如何利用dplyr、tidyr和data.table程序包。
步骤五：有效数据可视化
自己创建数据可视化作品是一件很自满的事情。然而，数据可视化既是一项技能，也是一门艺术。许多学者阅读Edward Tufte 的“可视化定量数据”事理，或者StephenFew的 “pitfalls on dashboard design”。也可以阅读NathanYau在FlowingData 写的博文，来得到创建R措辞可视化灵感。
1. 平面图无处不在
R措辞供应了多种创建图形方法，利用事理图创建图形是标准的方法。然而，有一些好的工具(或包)利用更大略的办法来创建，查看图形。
在R措辞中学习基本图形语法是数据可视化中一种实用方法。
在R措辞中ggplot是数据可视化中最主要的包，并且很受欢迎，网上有很多它的学习资源，比如在线ggplot2教程，cheatsheet ，和以及一本由哈德利韦翰编写的传授教化书。
ggvis程序包许可您利用基本图形语法创建交互式web图形(拜会教程)。
您知道Hans Rosling ted课程吗?教您如何的用googleVis(一个带有谷歌图表接口)来重修图表。
如果您碰着了绘制数据的问题，这篇文章会对您有所帮助。在这个CRAN任务视图中可以查看到更多的可视化资源。或者查看R措辞数据可视化指南。
2. 舆图无处不在
您对剖析空间可视化数据感兴趣吗？学习本教程：先容R措辞空间数据，您会轻松地利用这些包。
源自Google maps和ggmap开放街道的静态图片，可用来创建可视化空间数据和模型。
Ari Lamstein’s中的choroplethr程序包。
tmap 程序包
3. HTML插件
HTML插件是R措辞可视化产品中非常有前景的插件，您可以用大略的办法创建交互式web可视化(拜会RStudio教程)，节制这种可视化方法将会成为R措辞学习中必备技能。其带来的视觉效果会给您朋友和同事留下深刻印象。
leaflet创建动态图片。
利用dygraphs天生韶光序列数据图表。
互动表(datatable)。
DiagrammeR创建图和流程图。
MetricsGraphics创建散点图、线图和直方图。
课后作业
理解基本图形语法事理。
学习ggplot2教程。
利用RStudio环境学习html插件。
步骤六：数据挖掘、机器学习
对付新的统计数据学习方法，我们推举下列资源:
Andrew Conway’s课程：R措辞统计数据简介。
杜克大学数据剖析和统计推断。
R措辞实用数据科学。
约翰霍普金斯大学数据科学专业课程。
R措辞数据科学利用指南。
如果您想提高机器学习能力，可以考虑从以下教程开始学习:
机器学习算法要点。
自行车共享大赛--一套R措辞完全办理方案。
Kaggle上的机器学习课程。
节制机器学习。
先容机器学习。
确保在干系的CRAN任务视图中查看到R措辞可用的机器学习资源。
课后作业
从统计学课程开始入门。
学习Kaggle上免费机器学习课程。
看Rattle中的一些R措辞数据挖掘书。
可以从这本小册子长进修韶光序列——A Little Book for Time Series in R .
步骤七：报告结果
与数据科学爱好者互换成果，分享见地是一件很主要的事情。幸运的是，R措辞针对这个问题有一些非常实用工具。
第一个工具是R Markdown，采取knitr和pandoc复制办法天生您的数据剖析结果报告。利用R markdown工具，R措辞最终生成文档，更换R措辞代码。文档可以是html、word、pfd、ioslides等格式。您可以通过本教程学到更多知识并利用cheatsheet作为参考资料。
第二个工具是ReporteRs，它是个创建Microsoft(Worddocx和Powerpoint pptx)和html R措辞文档程序包，并可以在Windows、Linux、Unix和Mac OS系统上运行。像R Markdown工具一样自动天生R措辞报告，点击这里我们来看看如何操作。
第三个是Shiny，目前R措辞中最令人愉快的工具。使R措辞构建交互式web运用程序变得非常随意马虎。您可以把剖析报告转换为交互式web运用程序，您不须要理解HTML、CSS或Javascript干系知识。如果您想要学习Shiny ，请点击RStudio learning portal。
课后作业
利用RMarkdown或ReporteRs创建第一个交互式报告。
考试测验构建一个Shiny运用。
练习
只有通过大量练习才能成为精良R措辞程序员。因此，要定期办理数据科学中的问题。我们的建议是赶紧开始与Kaggle上的数据科学家互换。
在办理问题中测试自己的R措辞水平--练习中的问题。
步骤八:韶光序列剖析
R措辞有一个用于专属任务视图韶光序列。如果你想在R措辞中做一些韶光序列剖析，这将是您开始的地方。您很快会创造工具的强大。
想要从在线资源中节制韶光序列剖析是件不随意马虎的事情。好的切入点是一本关于韶光序列的书或者选择《事理与实践》这本书。在程序包方面，您须要熟习Zoo与xts程序包。Zoo为您供应了常用的保存韶光序列工具格式，而xts供了操作韶光序列的数据集工具。
赞助资源: 韶光序列综合教程。
课后作业
选择上述列出的韶光系列教程，开始您的剖析。
利用quantmod或quandl程序软件包***财务数据，开始您的韶光序列剖析。
利用诸如dygraphs的程序包创建您的可视化韶光序列数据和剖析。
文本挖掘一个主要工具
学习文本挖掘，您可以从edge课程中学习。虽然课程已经结束，但是您仍旧可以访问这些课程。
练习
文本挖掘竞赛--一套R措辞的完全办理方案。
步骤九:成为R措辞大师
现在您已经节制了大部分R措辞数据剖析，是时候给出一些高等课程资源了。您很可能已经知道个中的一些内容，但不妨看看这些教程。
Hadley Wickham的高等R措辞教程。
在Hadoop、MongoDB或NoSQL中利用R措辞。
微软的RevoScaleR 程序包
原文链接：
https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/learning-path-r-data-science/
杨金鸿，北京护航科技有限公司员工，在业余韶光喜好翻译一些技能文档。喜好阅读有关数据挖掘、数据库之类的书，学习java措辞编程等，希望能在数据派平台上认识更多爱好相同的伙伴，今后能在数据科学的道路上走的更远，飞的更远。
