1樓：拴小林Nobeli
第一次接觸R語言應該是2023年本科時的統計學課程，當時非常苦逼的被統計老師安排了「R語言課下作業」。對於乙個沒有接觸過程式設計的小白，當時非常迷茫：
「c」是什麼？
資料型別？
匯入匯出資料？
什麼迴圈？
R語言 | 第一部分：資料預處理
R語言|第2講：生成資料
R語言常用的資料輸入與輸出方法 | 第三講R語言資料管理與dplyr、tidyr | 第4講R語言控制流：for、while、ifelse和自定義函式function|第5講
R語言圖形初階：hist、plot和圖形布局layout | 第6講R語言視覺化之三大繪圖系統概述：base、lattice和ggplot2 | 第7講
R語言高階視覺化繪圖系統：ggplot2入門 | 第8講R語言常見函式知識點梳理與解析 | 精選分析
2樓：llanglli
現在的R已經不單單是一門統計語言了。有點類似python，可以比較便利地完成很多任務作，包括但不限於資料分析，視覺化，開發包供他人復用，文件報告撰寫，乃至寫書等，尤其是寫作和與C++整合，便利度和效能大大提公升。
因此，語學習python類似，選擇你當下能用得上的模組，找資料練習入門，然後就針對你的具體專案幹活吧，邊乾邊學永遠是最好的。當然，R由於歷史原因，語法相對不是那麼規範，因此，初期學習曲線可能會陡峭一點，但一旦掌握好了基礎，後面復用起來會很快。以上。
3樓：王詩翔
推薦關注下我的個人筆記 https://www.
，個人從小白到所謂「大神」的知識和經驗都在裡面了。
4樓：boxer
重點在高效的話，肯定是實戰最高效。學R的目的是為了應用，實戰中的時間緊迫性可以無限激發人的潛能，既快速學習了R，也學習了R與應用的結合。
5樓：Fan吉訶德
搞生物的多上bioconductor
我的方法是拿實際資料開始自己做，該用什麼方法問行家然後自己讀manual，慢慢就會了，不過是野路子，不成體系，實用型，完成task夠用
6樓：
實際問題，永遠是實際問題驅動學習才是最高效率的。當你急需求解乙個問題，處理一批資料，實現乙個功能的時候，很多問題都會冒出來，在實踐中來學習，是效率最高，而且效果最好的。基本解決乙個問題，你都會明白一大堆以前不懂的東西。
當然首先得把基礎稍微掌握以下，使得可以快速展開，上手。所以你現在要做的不應該是去看一大堆資料，而是需要去找一大堆亟待解決的問題，在解決問題的過程中，會有不斷的需要學習新函式，新方法的地方。這比對著手冊，書本乙個個例子來的更加實在，因為你所解決的問題不僅僅是乙個練習，而是你自己的任務，有可能是科研的，有可能是工作的。
而且有乙個tips就是，你需要解決乙個問題的時候，先試著自己寫一下，當發現自己寫得不滿意，或者覺得實現比較彆扭的時候，再去google一下，一般在stackexchange上都會得到非常高效和滿意的答案，這樣前後對比，得來的震撼和印象會使得少量的幾次學習就會理解掌握很多內容。
7樓：
Coursera 上面有約翰霍普金斯大學開設的專項課程資料科學，是基於R語言的，上面的course project都是些實際生活中的問題和資料，而且課程是迴圈開放的，可以考慮跟著課程學習。
8樓：
R-studio是必須的，然後去這裡R-bloggers | R news & tutorials from the web
看看並且把你的郵箱留下，它會定期給你發有什麼新的package發布，有什麼什麼人用R幹了什麼什麼分析。應該會很快找到你需要的方向怎麼用R的。
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如果說自己的毅力不夠的話那麼我建議你跟著老師學，畢竟你想考N2，網校就是乙個不錯的選擇，JSST達蓮日語網校，你可以去看看，這樣跟著學就會好很多。 木木Leah醬 首先你要弄清楚，你的問題是做事都缺乏高效？還是僅僅學日語不夠高效？如果答案是前者，那麼你的方向應該是首先學習高效處事的方法。你可以去各大...
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優藍 之前我總覺得介詞好散，要花大量的時間記每個介詞的用法，後來發現其實很多人說的圖示的方法掌握介詞還挺好用的，因為大部分介詞它都是為了表明一定的空間，時間和邏輯關係。介詞難的是與動詞搭配後的動詞短語的用法，這個才是大BOSS。所以首先搞懂它的本質含義或者空間感真的很重要。比如on這個詞，自己在家做...