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r语言入门前沿信息_r语言入门难学吗(2024年12月实时热点)

内容来源：爱魅影影视资源所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

r语言入门

R语言入门𐟓š，必看指南！ 𐟓š今天向大家推荐一本非常适合初学者和有一定基础的统计学习者的R语言入门书籍：《Probability, Statistics, and Data: A Fresh Approach Using R》。 𐟑堩€‚合人群：初学者及有一定基础的统计学习者希望掌握R语言进行数据分析的人数据科学领域的入门者及爱好者 𐟓– 书籍亮点：这本书共有13个章节，内容非常全面，涵盖了基础的理论知识和大量实际数据及案例分析。通过丰富的实例和代码示例，帮助读者掌握概率、统计和数据科学的基本概念和方法。介绍了R语言在数据处理和分析中的应用，让你轻松上手！ 𐟒𐠦œ줹楜聭azon上的售价为$87。

R语言入门：从零开始到中级进阶 𐟎‰ 经过一周的学习，我终于完成了Intermediate R课程！这期间我做了很多笔记，但学到一半时偶然发现可以直接用rmarkdown来做笔记，最后还能导出成word或pdf格式！𐟓 尽管我是个新手，但这个发现让我的学习过程更加高效。 𐟧 相比Intro课程，Intermediate R的难度确实增加了不少，这也让我花更多的时间来学习。不过，每一步的进步都让我感到满满的成就感！𐟌Ÿ 𐟒𛠧Ž𐥜覈‘已经对R语言有了基本的了解，并且掌握了RStudio的使用方法。接下来的学习计划是继续跟随datacamp的Career Tracks，深入学习Data Analyst with R课程。𐟓ˆ 𐟐⠨™𝧄𖥭椹进度可能比较慢，但我相信只要坚持努力，总有一天能够掌握R语言的高级技巧！𐟒ꀀ

R语言入门指南：数据分析必备函数详解 𐟓Š 大家好！今天我们来聊聊R语言中一些非常实用的函数，让你的数据分析之旅更加轻松愉快！基础数据操作 𐟔⊣()：这个函数就像一个魔法项链，能把你的数据串成一串。 seq()：想要一个等差序列？seq()帮你轻松搞定。 rep()：需要重复数据？rep()让你的数据不再孤单。逻辑筛选 𐟔 比较运算符：==, !=, <, >，这些运算符能让你的数据筛选更精准。 which()：想知道哪些数据满足特定条件？which()告诉你答案。统计分析 𐟓Š mean() 和 median()：平均数和中位数，统计的基础。 sd()：标准差，让你了解数据的波动。数据框操作 𐟓ˆ data.frame()：把数据整理成表格，一目了然。 subset()：数据太多？subset()帮你选出你想要的那部分。绘图 𐟎芰lot()：绘制基本图形，让你的数据可视化。 ggplot()：用ggplot2包，让你的图表更上一层楼！小贴士 𐟓 记得使用str()查看数据结构，head()和tail()预览数据哦！这些只是R语言中众多函数的一部分。R语言拥有庞大的函数库，能够满足各种数据分析和统计建模的需求。更多逻辑运算请关注主页！

Z0146---[小鹅]【第五期】渠联文化流量操盘手训练营(1) Z0147---[小鹅]【顶刊研习社】保姆喂饭级：AI助力医学统计与R语言入门训练营 Z0148---[小鹅]【翻译与搜索技术工作坊】-翻译技术教育研究院

如何高效学习数据分析？这些建议太实用了！嘿，大家好！今天我想和大家聊聊学习数据分析的一些心得，但别急，这可不是一般的学习笔记哦！𐟓š✨ 首先，我要给大家一个忠告：千万别以学习的心态去学数据分析。为什么呢？因为只有兴趣才能让你事半功倍，没有技巧和实践，再多的知识也会在脑袋里打转。𐟤ﰟ’ኊ刚开始的时候，我也是东学一下西学一下，结果效率低到谷底，学习时间也拉长了不少。所以，大家一定要规划好学习路线和每天的学习计划，保证新知识的输入的同时也要注重复习，不要一边学一边忘哦！𐟗𚰟“š 好了，不废话了，下面分享一下我的学习路线和途径，希望对你们有所帮助： Excel - 先看看《王佩丰Excel基础教程24讲》，再学学《Excel动态仪表盘制作流程》。这是数据存储、处理、分析、呈现的基本技能。 Sql - 刷一刷《戴师兄sql入门实战》。学好了，你就能轻松应对数据库基础知识、数据查询、分析了。 BI - 参考《孙兴华POWERBI教程》和《15小时学会POWERBI数据分析大师课》。这是数据可视化的必备技能。 Tableau - 学习《tableau零基础教程》和《戴师兄数据分析课》。掌握基础图形绘制和数据可视化。 Python - 参考《黑马程序员python教程》和《零基础入门python》。掌握pandas、numpy、sk-learn等技能。 R语言 - 学习《R语言入门与数据分析》和《R语言基础课程6讲》。建立R语言基础。对了，就业方向嘛，大公司更需要数据分析师哦，互联网大厂、银行、通信公司、各行业巨头都是你的选择。记得，规划好学习计划，每天稳定学习，别一天信心满满，第二天学20分钟，要有坚持力！𐟒갟Ž转行确实不轻松，但别灰心，每个月学的内容都是为了适应未来的工作。行动力和执行力是成功的关键，别人努力读好几年的书，也是有道理的。工作使我快乐，数据分析是门有窍门的技能，你也可以行！𐟌Ÿ𐟚€ 希望这些建议对你们有帮助，祝大家都能成为数据分析高手！𐟚€

𐟓šR和Gretl学习资源推荐𐟒𛊥œ襭椹和研究统计及计量经济学时，掌握统计软件的使用至关重要。对于非统计学专业的学生来说，选择合适的软件和资源至关重要。以下是两个值得推荐的免费学习网站，帮助你轻松上手R和Gretl。 𐟌ŸR语言入门指南𐟓– 由立命馆大学的森知晴老师发布，专为大学学生设计，适合想要用R写毕业论文的学生。从R的安装到基本操作，再到假说设定、t检验和回归分析，内容详尽。特别是对于没有编程基础的学生来说，通过这个网站可以轻松掌握R的基础用法。 𐟌ŸR语言进阶指南𐟓š 由日本关西大学的宋財泫老师和高崎工科大学的矢内勇生老师联合发布，作为上一个指南的补充和发展篇，提供了练习题、参考文献以及数据集，附带练习题答案。虽然部分内容还在完善中，但整体上非常适合进阶学习。 𐟌ŸGretl入门教程𐟓˜ Gretl与R不同，不需要自己敲代码，操作菜单即可得到结果和图表，速度非常快。虽然美观性不如R强，但非常方便。特别适合大学写论文阶段使用，不需要太高技巧。推荐甲南大学村澤康友老师发布的Gretl入门教程，手把手带你入门，名词部分英日双语注释，非常友好。通过这些资源，你可以轻松掌握R和Gretl的基础使用方法，为你的学术研究和论文写作打下坚实基础。

𐟓ˆR语言入门：数据可视化（1）今天开始学习R语言神作R4DS！第一章数据可视化介绍了ggplot2()的用法，它的图形语法有三个要素：数据、映射和图层。数据指要输入的数据集，是作图的基础；映射mapping = aes()主要指明x轴和y轴代表的变量；图层geom明确图的类型、图例的颜色和形状等。除了上述三要素，还可以借助labs()函数设置标题、副标题、x轴y轴、图例颜色形状等，通过增加scale_color_colorblind()设置色盲友好型颜色。 𐟓Š 在RStudio中，你可以通过以下代码实现数据可视化： ```R library(ggplot2) data(penguins) ggplot(penguins, aes(x=flipper_length_mm, y=body_mass_g)) + geom_point(mapping=aes(colour=species, shape=species)) + geom_smooth(method="lm") + labs(title="Body mass and flipper length", x="Flipper length(mm)", y="Body mass(g)", color="Species", shape="Species") + scale_color_colorblind() ``` 这段代码首先加载了ggplot2包和penguins数据集，然后使用ggplot()函数创建了一个散点图，并通过geom_point()和geom_smooth()添加了点和拟合线。最后，通过labs()函数设置了标题、x轴和y轴的标签，以及通过scale_color_colorblind()设置了色盲友好型配色。

慕尼黑大学CCL专业学习体验分享（一）在申请慕尼黑大学文化与认知语言学专业时，我曾在百度上搜索过一些前人的就读经验，但遗憾的是没有找到太多相关信息。我的本科母校有一位师姐也在CCL读书，但由于我有点社恐，所以并没有详细打听课程信息。现在我已经在CCL读了快一个月了，想结合我的课表分享一下目前各门课的学习感受，希望能给有意向申请这个专业的小伙伴们提供一些参考。 𐟓… 周一：数据分析与可视化入门（Tutorium、Vorlesung）从学校官网上可以看到，CCL专业以语言学为中心，涉及统计学、心理学、社会学等模块的课程。周一上午的Tutorium主要是教R语言（一种用于数据分析的编程语言），Tutorium并不强制要求参加（早上八点上课，真是早啊𐟥𖯼‰，目的是辅助正课。Vorlesung主要传授统计学的一些基础理论（老师是数统学院的院长），周三的㜢ung主要是讲解一些课后练习、巩固Vorlesung的知识。 𐟧 感受：之前学过一点Python，所以对编程学习不算陌生，但用德语上R语言的确还是头大，很多统计以及编程的专业术语不提前预习的话，课堂上不太能反应得过来。第一节R语言课和其他编程入门课差不多，安装软件、熟悉操作界面、教了简单的加减乘除幂等运算以及和Vorlesung知识有关的顺序结构（Sequenz），一节课就过去了。 Vorlesung并不是每周都有，教授是数统院的大佬，可能事务繁忙，他会在网络教学系统moodl上传课程视频，认认真真看几遍视频，线下课的时候就不至于太迷茫了。目前上到有关“测量尺度”的知识（wie werden die Daten gemessen），感觉还OK，但是也隐隐约约地感觉之后的课程不会轻松。在国内德语本科已经4年没有接触过数学相关的知识了，现在需要用德语来学，道阻且长… 综合来看，由于CCL本质是语言学专业，所以像数统这样的课程倒也不会教的特别深（但也够文科生喝一壶了），CCL数统课的功能性比较强，是为了能让我们在语言学研究中能够科学高效地利用工具分析所收集到的数据，实质上是辅助语言学研究的。很多小伙伴可能觉得跨学科或许利于就业，我认为不然，CCL和daf、德语文学等差别不大，学术性较强。不过如果愿意在R语言入门课程后，自己私下花大量时间去精进这个编程技能，技多不压身，或许能对未来的发展有一定帮助。

真心建议：别把学数据分析当任务大家好，今天我想跟大家聊聊学习数据分析的那些事儿。很多人觉得，学数据分析就是找点教程，照着做就行了。其实，这种想法大错特错！学习数据分析需要兴趣和行动，光靠死记硬背是学不好的。下面我给大家分享一些实用的建议，帮助你们高效学习。学习路线及途径分享𐟗𚊅xcel：首先，Excel是数据分析的基础工具。我强烈推荐小破站的《王佩丰Excel基础教程24讲》和《Excel动态仪表盘制作流程》。这些教程能帮你掌握数据存储、处理、分析和呈现的技能。 SQL：SQL是数据库查询和分析的基础语言。戴师兄的《sql入门实战》是个不错的选择，能帮你快速掌握数据库基础知识和数据查询技巧。 BI：BI工具如POWERBI也是数据分析的重要部分。孙兴华的《POWERBI教程》和《15小时学会POWERBI数据分析大师课》能帮你快速上手数据可视化。 Tableau：Tableau是另一个常用的数据分析工具。推荐《tableau零基础教程》和《戴师兄数据分析课》，这些教程能帮你掌握基础图形绘制和数据可视化技巧。 Python：Python是数据分析的利器。黑马程序员的《python教程》和《零基础入门python》是入门的好选择，能帮你掌握pandas、numpy、sk-learn等技能。 R语言：R语言也是数据分析的重要工具。小破站的《R语言入门与数据分析》和《R语言基础课程6讲》能帮你快速掌握R语言基础。就业方向及注意事项𐟎•𐦍†析师的就业方向非常广泛，涵盖互联网大厂、银行、通信公司以及各行业巨头。大公司对数据分析师的需求更大，小公司可能就没那么必要了。所以，如果你目标是进大公司，那就得好好规划你的学习路线。规划好学习时间，稳定学习才能胜出⏰ 很多人今天信心满满学8个小时，明天就学20分钟。转行不是轻松的事，每天要保持稳定的学习状态，不断适应工作需求。因为几个月的学习内容都是为了应对实际工作，所以一定要坚持。行动力和执行力是成功的关键𐟚€ 别以为轻松就能转行，学习是需要付出很多努力的。缺乏行动力和执行力的人很难在这个领域取得成功。转行是一场挑战，你准备好了吗？总之，规划好学习路线，别让自己成为学霸而不是实干家。每天稳定学习，努力适应工作，你会发现工作使你快乐的！𐟒𜰟Ž‰ 有关学习和转行的问题，我都会耐心回答，记得问哦！𐟙Œ𐟒쀀

如何在短时间内快速入门生信分析？很多人对生信分析感到迷茫，其实生信分析就是对测序数据或公共数据库的数据进行分析挖掘，找到与疾病相关的基因、蛋白或信号通路等，为课题研究方向提供参考，甚至可以发表生信类SCI文章。首先，生信分析主要分为两部分：数据库学习和软件编程。 1️⃣ 数据库学习学习如何使用现有的生信可视化网站进行预测检索或一站式出图。常见的数据库包括GEPIA、Cbioportal、Oncomine、KM-plotter和Timer等。学会如何在生信分析网站上下载基因测序数据、临床患者资料和预测分析结果，再用软件或编程语言进行二次分析。常见的数据库包括GEO、TGCA、ArrayExpress、JASPAR和StarBase等。 2️⃣ 软件和编程软件部分主要学习Cytoscape和GSEA这两个软件。编程部分可以选择R语言、Perl、Python、JAVA和Linux等。对于医学生来说，学习R语言就够用了。 3️⃣ R语言学习要解决五大难题了解基本的R语言语法规则；学会用R语言进行可视化作图；学会用R语言进行统计分析；学会用R语言进行数据清洗；学会用R语言解决生信中的具体问题，比如免疫浸润的相关分析，基因组中常见的TMB该怎么计算等。其次，选择最有效的生信学习路径。任何学习路径都有其相似之处，都遵循学习-模仿-交流-创新四步走。第一步：阅读生信相关文献，了解生信的基本分析套路和宏观逻辑框架。第二步：按照从易到难的原则，对生信文章进行复现分析，不求完整复现，但求能一步步按正确的方法操作下来。第三步：操作过程中肯定遇到很多bug或者自己不理解的地方，这时候就要发挥网络平台和社群的力量了。第四步：根据最新的研究热点，结合现有的模块逻辑和科研热点，进行新的迁移应用分析。比如最近的新冠疫情，不同场景的再应用，也催生了不少相关的生信文章。还有多组学分析、泛癌分析、m6A甲基化分析、可变剪切、SNP分析等等。说了这么多，相信大家也有了一定的了解。这里整理了一些绘图的生信作图代码，分享给大家，白嫖拿去学习！

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