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## 什么是R?
R是用于统计计算和图形的开源编程语言和软件环境。它是数据科学家和统计学家都使用的主要语言之一。它得到了R Foundation for Statistical Computing和大量开源开发人员的支持。由于R使用命令行界面, 对于习惯使用诸如SPSS和SAS之类的GUI聚焦程序的一些人来说可能存在陡峭的学习曲线, 因此对诸如RStudio的R的扩展可能是非常有益的。由于R是一个开源程序并且可以免费获得, 因此学术界可以获得很大的吸引力, 因为他们可以通过与各个学院或大学的联系来管理统计程序。
## 安装
您需要开始使用R的第一件事是根据您的操作系统从其[官方站点](https://www.r-project.org/)下载它。 现在将其安装在您的计算机上。有关安装的帮助,请参阅下面的参考部分。
## 流行的R工具和包
* [RStudio ](https://www.rstudio.com/products/rstudio/ )是R的集成开发环境( IDE) 。它包括一个控制台, 支持直接代码执行的语法高亮编辑器, 以及用于绘图, 历史, 调试和工作区管理的工具。
* [Comprehensive R Archive Network( CRAN) ](https://cran.r-project.org/ )是R工具和资源的主要来源。
* [Tidyverse ](https://www.tidyverse.org/ )是为数据科学设计的R包的集合, 如ggplot2, dplyr, readr, tidyr, purr, tibble。
* [data.table ](https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki )是基础`data.frame`一个实现,专注于改进性能和简洁,灵活的语法。
* 用于在R中构建仪表板样式Web应用程序的[闪亮](https://shiny.rstudio.com/)框架 \*
## 在哪里免费学习R.
* [R Studio ](https://www.rstudio.com/online-learning/ )
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* [代码学校 ](http://tryr.codeschool.com/ )
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* [Coursera-允许免费审核课程,但支付认证。 ](https://www.coursera.org/learn/r-programming )
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* [DataCamp - 允许免费完成介绍部分。 ](https://www.datacamp.com )
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* [R for Data Science-是一本可以免费在线阅读的书。 ](http://r4ds.had.co.nz/ )
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* [edX - 允许免费审核课程,但支付认证。 ](https://www.edx.org/learn/r-programming )
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* [高级R ](https://adv-r.hadley.nz/ )
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* [RSeek ](http://rseek.org/ )
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## 参考
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* [在Windows上安装R ](http://youtu.be/Ohnk9hcxf9M )
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* [在Mac上安装R ](https://youtu.be/uxuuWXU-7UQ )