人们总是对应该学习哪种编程语言感到好奇-哪种语言最有价值？哪个会为他们找到工作？哪一种最简单，最难？
在“要学习的编程语言"列表中显示更多的一种语言是 R ，这是一种专注于统计计算的语言（在实际上，它在IEEE Spectrum的2015年顶级编程语言列表中排名第＃6 。
R为什么越来越流行，它能做什么以及在哪里可以学习到使用方法
什么是R？谁使用它？
R是称为S的编程语言的扩展。与S不同，R获得了巨大的普及，主要是因为它是用于统计计算的非常强大的软件（例如SAS）的免费替代品，SPSS和Matlab，它们都是高价的。尽管R可以用于多种用途，但最好用于数据分析。
R如此强大的原因之一是人们可以创建和分发添加到基本功能的“包"语言。快速浏览一下即将发布的一些软件包，其中包括用于方向统计的软件包，用于多级联合建模插补的软件包，以及（与大多数语言的使用方式不同）用于使用数据库LaTeX构建“有吸引力的简历"的工具，
一些世界上最大的公司都使用R。
根据Revolution Analytics，Google使用它来计算广告系列的投资回报率（ROI）并预测经济活动。 Microsoft将其用于Xbox网络上的配对。国家气象局将随其生成图形。 oDesk使用该语言分析实验结果。 Twitter将R作为其数据科学工具箱的一部分。
R的可能性几乎是无限的-随着大数据成为一个更重要的领域，有效分析它的能力也将越来越重要。 。 R非常适合数据分析，它的开源，协作特性使其成为目前最好的工具之一。如果您有兴趣成为一名数据科学家，那么最好学习一下。
学习R
当然，因为R的界面比应用程序更简陋像SAS，SPSS和Matlab，您将需要投入大量工作才能成为专家。如果您想超越基础知识，R的学习曲线会非常陡峭，因此，如果您要从右脚开始自己的旅程，则需要一些高质量的学习资源。
让我们尽力而为。
代码学院的简要介绍 Try R 是学习基础知识的绝佳方法。它以交互格式显示，比其他一些学习方法更有趣，更有效。您将了解向量，矩阵，因子，基本统计量，数据帧，以及如何使用外部库扩展R。
最重要的是，整个课程都是免费的。对于一个初学者来说，这很难被击败。
本课程分为三个部分： R的基础知识，通过编程探索统计概念，以及一个部分，其中的研究人员解释了他们如何使用R和统计来解决现实生活中的科学问题。
本课程的重点是在R中使用R健康科学，但对许多人来说都是有价值的，从熟悉统计学的人到刚接触该领域的人。
在一系列两分钟的视频中，您将进入从基础知识（例如“什么是R？"）到更高级的主题，包括在R中创建循环和运行SQL命令以与数据库进行交互。最后，您甚至可以通过用R来定时在法国媒体报道中学习如何制作精美的咖啡。
如果您要寻找的东西与其他资源的教科书式学习有所不同，
Kaggle是一个托管数据分析比赛的网站，可以为您赢得很多钱。 。 。但是它们也将帮助您开始使用R进行机器学习入门。这是对相关概念的快速中级入门，如果您对数据分析（而不仅仅是统计）感兴趣，那将是非常不错的选择R。
您将学习的主要内容是DataCamp的界面，决策树和随机森林，它们是出色的数据建模工具。
在R官方网站上，有一个从R的基础到如何编写自己的扩展的说明，涵盖了多个主题的手册集合。虽然您可以逐一阅读“ R简介"，但它可能最适合作为遇到问题并需要查找有关语言本身的特定信息时的参考手册。除非您是R专家，否则列表中的其他文档可能不会派上用场，但尽管如此，这还是一个带有书签的好页面。
计量经济学在R （可从网站上获得的另一种免费资源（PDF下载）是一种学习该语言的流行资源。它有点密集，但是它几乎包含了入门所需的一切。
RStudio是R的集成开发环境（IDE），尽管您不需要使用成为R专家，您可能会发现它很有帮助。 RStudio网站上有许多可用的教程，以及指向其他有用页面的链接。有书的建议； Shiny简介，一种很酷的在线显示数据结果的方式；以及有关R Markdown（共享数据的另一个有用工具）的信息。
这里有免费和付费资源的混合使用，但是如果您花一些时间浏览，就会发现一些非常棒的东西
R
上的一些有价值的资源随着它的日益普及，您可以找到更多了解该语言的网站。
开始学习！
与其他任何编程语言一样，最好的学习方法是找到您要解决的问题并开始设计解决方案。有了一定的决心和这些资源，您将立即使用R来分析数据集。
您是否正在使用R？您最喜欢的R资源是什么？在下面共享它们，以便我们都可以向他们学习！