Telegram Group & Telegram Channel
Подборка материалов по освоению языка программирования R

Книги:
1. R in a Nutshell
неплохая книга для того чтобы начать знакомство с R, разбираются базовые концепции языка, необходимые для работы с ним (основные типы объектов, функции, ввод и вывод данных). Далее есть довольно значительный разбор применения R именно для анализа данных. Книгу рекомендую для в первую очередь пользователей R (а не разработчиков).
UPD: похоже, что книга немного устарела

2. R in action

Кроме того, есть перевод книги на русский язык, у меня кстати есть бумажная версия, я ее почти дочитала, мне очень понравился подробный разбор статистических моделей и методов. С одной стороны он был недостаточно подробен, чтобы перейти на сухой язык формул, но достаточно доходчив, хотя и рассчитан, пожалуй, для не новичков в статистике. Примеры применения например перестановочных и бутстреп тестов в R тоже порадовали.
Бумажную версию можно купить здесь:
https://dmkpress.com/catalog/computer/statistics/978-5-94074-912-7/

3. R for Data Science
Соавтор этой книги Хадли Викхам (Hadley Wickham), разработчик среды/экосистемы tidyverse, разработчик IDE R Studio и вообще один из центральных игроков в развитии R как языка программирования. Книга эта, как следует из названия, подходит для т.н. датасаенса, то есть для всяческой работы с данными: анализ, визуализация, проверка статистических гипотез. У меня книга пока в списке для чтения.

4. Advanced R
Книга предназначена больше для программистов, для тех кто собирается погрузиться в разработку языка, здесь объясняется почему при выполнении определенных действий происходит так, а не иначе. Подробно разбирается ООП-парадигма программирования в языке R: основные классы, S3, S4, R6. Планирую разобраться с классами в R и с принципом метапрограммирования.

5. Введение в язык программирования R
https://textbook.rintro.ru/index.html
Одна из немногих книг на русском языке про R, на мой взгляд, подойдет для знакомства с языком и для дальнейшего продвижения, поскольку в ней затрагиваются довольно продвинутые вещи. Более детально смогу оценить, когда прочитаю сама)

6. Книга Ивана Позднякова "Анализ данных и статистика в R". Очень крутая, всем рекомендую! https://pozdniakov.github.io/tidy_stats/index.html

Курсы:
На степике
Очень люблю эту платформу, поэтому советовать буду на основании личного опыта прохождения курсов.
https://stepik.org/course/129 Анализ данных в R
https://stepik.org/course/724 Анализ данных в R. Часть 2.
Оба курса от Анатолия Карпова, замечательные курсы с бОльшим акцентом на анализ данных
https://stepik.org/course/497 Основы программирования на R
Не менее хороший курс, а может и более, поскольку здесь разбираются темы, более актуальные для разработки. Это неудивительно, потому что автор курса опирался в том числе на вышеупомянутую книгу Advanced R.

Кроме того, существуют курсы на курсере, но про их качество я точно сказать не смогу.

Пишите комментарии, какие курсы проходили и какие книги читали, а также советуйте свои источники, будем пополнять информацию!

#literature #R #recommendation



group-telegram.com/stats_for_science/25
Create:
Last Update:

Подборка материалов по освоению языка программирования R

Книги:
1. R in a Nutshell
неплохая книга для того чтобы начать знакомство с R, разбираются базовые концепции языка, необходимые для работы с ним (основные типы объектов, функции, ввод и вывод данных). Далее есть довольно значительный разбор применения R именно для анализа данных. Книгу рекомендую для в первую очередь пользователей R (а не разработчиков).
UPD: похоже, что книга немного устарела

2. R in action

Кроме того, есть перевод книги на русский язык, у меня кстати есть бумажная версия, я ее почти дочитала, мне очень понравился подробный разбор статистических моделей и методов. С одной стороны он был недостаточно подробен, чтобы перейти на сухой язык формул, но достаточно доходчив, хотя и рассчитан, пожалуй, для не новичков в статистике. Примеры применения например перестановочных и бутстреп тестов в R тоже порадовали.
Бумажную версию можно купить здесь:
https://dmkpress.com/catalog/computer/statistics/978-5-94074-912-7/

3. R for Data Science
Соавтор этой книги Хадли Викхам (Hadley Wickham), разработчик среды/экосистемы tidyverse, разработчик IDE R Studio и вообще один из центральных игроков в развитии R как языка программирования. Книга эта, как следует из названия, подходит для т.н. датасаенса, то есть для всяческой работы с данными: анализ, визуализация, проверка статистических гипотез. У меня книга пока в списке для чтения.

4. Advanced R
Книга предназначена больше для программистов, для тех кто собирается погрузиться в разработку языка, здесь объясняется почему при выполнении определенных действий происходит так, а не иначе. Подробно разбирается ООП-парадигма программирования в языке R: основные классы, S3, S4, R6. Планирую разобраться с классами в R и с принципом метапрограммирования.

5. Введение в язык программирования R
https://textbook.rintro.ru/index.html
Одна из немногих книг на русском языке про R, на мой взгляд, подойдет для знакомства с языком и для дальнейшего продвижения, поскольку в ней затрагиваются довольно продвинутые вещи. Более детально смогу оценить, когда прочитаю сама)

6. Книга Ивана Позднякова "Анализ данных и статистика в R". Очень крутая, всем рекомендую! https://pozdniakov.github.io/tidy_stats/index.html

Курсы:
На степике
Очень люблю эту платформу, поэтому советовать буду на основании личного опыта прохождения курсов.
https://stepik.org/course/129 Анализ данных в R
https://stepik.org/course/724 Анализ данных в R. Часть 2.
Оба курса от Анатолия Карпова, замечательные курсы с бОльшим акцентом на анализ данных
https://stepik.org/course/497 Основы программирования на R
Не менее хороший курс, а может и более, поскольку здесь разбираются темы, более актуальные для разработки. Это неудивительно, потому что автор курса опирался в том числе на вышеупомянутую книгу Advanced R.

Кроме того, существуют курсы на курсере, но про их качество я точно сказать не смогу.

Пишите комментарии, какие курсы проходили и какие книги читали, а также советуйте свои источники, будем пополнять информацию!

#literature #R #recommendation

BY Статистика и R в науке и аналитике


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/stats_for_science/25

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

These administrators had built substantial positions in these scrips prior to the circulation of recommendations and offloaded their positions subsequent to rise in price of these scrips, making significant profits at the expense of unsuspecting investors, Sebi noted. "And that set off kind of a battle royale for control of the platform that Durov eventually lost," said Nathalie Maréchal of the Washington advocacy group Ranking Digital Rights. On February 27th, Durov posted that Channels were becoming a source of unverified information and that the company lacks the ability to check on their veracity. He urged users to be mistrustful of the things shared on Channels, and initially threatened to block the feature in the countries involved for the length of the war, saying that he didn’t want Telegram to be used to aggravate conflict or incite ethnic hatred. He did, however, walk back this plan when it became clear that they had also become a vital communications tool for Ukrainian officials and citizens to help coordinate their resistance and evacuations. Meanwhile, a completely redesigned attachment menu appears when sending multiple photos or vides. Users can tap "X selected" (X being the number of items) at the top of the panel to preview how the album will look in the chat when it's sent, as well as rearrange or remove selected media. In addition, Telegram now supports the use of third-party streaming tools like OBS Studio and XSplit to broadcast live video, allowing users to add overlays and multi-screen layouts for a more professional look.
from nl


Telegram Статистика и R в науке и аналитике
FROM American