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| R programming | Statistical Learning | R graphics | RStudio |
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R是统计学的通用语。最近，它已经成为每个数据科学操作的首选语言。R主要用于建立健壮的数据模型，对数据进行可视化和分析。有几个library，应用程序和技术，用于执行R的数据探索。我们将推荐一些流行的和有用的书籍，以掌握R编程和实现它在日常数据科学操作。
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1 Hands-On Programming with R
通过这本书，您将学习各种数据操作，如R的数据对象及其环境系统的加载、数据组装和分解以及导航，编写自己的函数，以及使用所有R的编程工具。
这本书是为那些第一次进入R领域的人写的。novice-friendly书会教你如何执行各种编程操作.您将学习如何编写函数,使用循环、条件和数据对象在r .容易理解,清晰和简洁的语言,这本书为读者提供一个系统的解释。本书语言简明易懂。此外，书中提到的例子很容易复制。
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R for Data Science
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数据科学是当今时代最流行的技术之一，R是其主要工具。通过这本书，你将学习数据科学家如何使用R.你将获得各种技能需要成为一个熟练的数据科学家使用R.你将掌握技能，如数据清理，转化，可视化等。这本书还提供了RStudio的介绍。此外，像tidyverse这样的流行包是本书的一部分，帮助您获得数据科学中使用的最新工具。
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- The Art of R Programming
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这本书的唯一重点是在R中教编程。这本书是理想的对于who 想要扩大他们的编程知识的R。
- An Introduction to Statistical Learning With Applications in R
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这本书的重点是执行统计实现的各种方法在r .为了获得一个全面的了解这本书的内容,有一个斯坦福大学提供的Lagunita组成的一系列讲座,将帮助你。在本书的帮助下，您不仅可以从理论上理解各种统计方法的工作原理，还可以学习如何用R实现它们。
- Learning RStudio for R Statistical Computing
如果您想让RStudio成为在R中执行统计计算的理想IDE，那么这本书最适合您。本书的重点是RStudio，这是r中流行的编程IDE。您将学习如何使用RStudio的各种功能，执行报告和优化开发过程。
有了R的各种功能，您可以毫不费力地创建有效的统计模型。您还可以管理各种项目，轻松导入数据并绘制健壮的可视化图形。
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Practical Data Science with R
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这本书的方法是非常实用的，因为它通过在数据科学中的各种应用和用例来教授R。它是一本应用程序驱动的书，因为这些例子是基于R在a /B测试、商业智能和决策支持中的使用。本书的不同作者对数据科学中使用的不同的R包有深入的理解。通过这种方式，他们将有用的包组合在一起，提供了数据科学中R的全面实现。
对于有抱负的数据科学家来说，他们希望在一个地方学习R的所有基本工具和包，这本书将被证明是最好的指南。这本书的另一个重要特点是为了增加可读性，它去掉了所有不必要的东西。这本书只列出了学习R编程所必需的重要事实和数字。
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R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics
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这本书涵盖了不同的主题，数据科学的R，如数据可视化，数据操作，预测建模以及聚类和建设的R包。这本书的不足之处在于它只涵盖了R的宽度，却没有涉及它的深度，因此这本书的方法要简短得多。此外，这本书的重点是实现各种算法的R和他们的各种例子。那些更有兴趣在R中获得实际操作方法而不需要过多考虑细节的人会发现这本书很有吸引力。
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R Cookbook
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在这本书的帮助下，你将获得各种重要的技术的知识。
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R Packages
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对于想要编写自己的程序包的程序员来说，这本书提供了这项工作所需的所有必要技能。使用可重用R函数的文档，作者提供了如何使用它们的详细描述。
- Advanced R
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正如它的名字所暗示的，这本书不适合那些想要在自己的R技能库中添加额外知识的R程序员。有了这本书，你将了解各种功能，使R领先于其他当代工具，如SAS和SPSS。这本书的一个重要特点是它提供了各种主题的逐步解释。
在本教程中，我们已经看到了掌握R编程的最佳R书籍。此外，这些书将帮助新手和有经验的R程序员。
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