Jak nauczyć się R jako języka programowania [zamknięte]

Chciałbym wiedzieć, jak nauczyć się języka R jako języka „programowania” w przeciwieństwie do uczenia się go jako systemu statystycznego. Moje pytanie jest spowodowane brakiem zrozumienia takich funkcji, jak parse, eval itp., Które mogą nie być często używane przez użytkownika R z perswazją „statystyki”.

Edycja: eksplorowałem takie narzędzia, jak Rpy RSPerl rJava i chciałbym (przynajmniej) być w stanie zrozumieć koncepcje ułatwiające komunikację R z innymi językami programowania.

Dostępność aplikacji internetowych dla języka R (R-PHP, RApache itp.) Jest kolejnym czynnikiem motywującym mnie do głębszego, bardziej strukturalnego zrozumienia języka R.

Na koniec chciałbym móc pisać pakiety R, dla których takie zrozumienie byłoby korzystne, gdyby nie było konieczne.

Na początek możesz zajrzeć do tego artykułu autorstwa Johna Cooka . Upewnij się również, że przeczytałeś „The R Inferno” .

Na stronie domowej języka R jest wiele dobrych zasobów , ale w szczególności przeczytaj „Wprowadzenie do języka R” i „Definicja języka R” .

Kilka bardzo ściśle powiązanych pytań dotyczących przepełnienia stosu:

• książki-do-nauki-języka-r .
• jakie-są-dobre-książki-zasoby-internetowe i projekty-do-nauki-r
• sugestie-dotyczące-sposobu-rozpoczęcia-nauki-statystycznego-języka-r

Moja ulubiona książka na ten temat: „Oprogramowanie do analizy danych: programowanie w R” autorstwa Johna Chambersa , twórcy języka S.

Dobra książka do nauki R-as-a-programowania-language (w przeciwieństwie do R-for-statistics) to The Art of R Programming autorstwa Normana Matloffa.

Jest bardzo czytelny, nie zakłada, że ​​jesteś informatykiem i jest dość niedrogi, jak na książki R.

Raczej zasugerowałbym dobry i wszechstronny początek, jak The R Book autorstwa Michaela Crawleya. To łatwa do czytania i kompletna książka o podstawowych funkcjach języka R, zawierająca wskazówki statystyczne i kilka ćwiczeń. Koncentruje się w dużej mierze na mocnych stronach języka R (np. Modele liniowe) i podaje również przydatne sztuczki dotyczące kodowania. Bardzo mi to pomogło, gdy walczyłem na tajemniczych kursach online.

Jestem bardzo praktycznym uczniem, więc ta rada może być specyficzna dla mojego stylu uczenia się. Sugerowałbym, że najlepszym miejscem do rozpoczęcia „nauki programowania” w jakimkolwiek języku jest znalezienie problemów wykraczających poza normalny zakres doświadczenia, a następnie próba ich rozwiązania za pomocą języka programowania.

Projekty, które nauczyły mnie najwięcej o programowaniu, Rnie miały nic wspólnego ze statystyką.

Znajomość funkcji takich jak parse()i eval()w żadnym wypadku nie jest miarą bycia „dobrym programistą języka R”. Aplikacje wymagające intensywnego korzystania z tych funkcji nie stanowią większości problemu, w którym można zastosować R. Zamiast tego uważam, że powinieneś spróbować być „dobrym programistą”, który wie R. Obejmuje to udoskonalenie metod rozwiązywania problemów.

Programowanie nie jest sportem widowiskowym - dobra książka jest niezbędna jako odniesienie do dostępnych narzędzi, ale musisz znaleźć kilka problemów, które pozwolą ci doskonalić swoje umiejętności.