R语言学习：重读《R数据科学（中文版）》书籍

最近，我在重读《R数据科学（中文版）》书籍。

这本书的内容结构，包括5个部分，分别是

1）探索

2）数据处理

3）编程

4）模型

5）沟通

我目前在重读第3部分，编程。这部分讲解了1）管道操作，可以让代码更简洁；2）函数，提升代码的可复用性，模块化思维的应用，避免不要超过两次以上的复制和粘贴；3）向量，向量是R语言基础，包括基础向量、递归向量和扩展向量，向量化编程，提升处理效率；4）purrr包，函数式编程，实现迭代处理。

正如本书所写：

这一部分致力于提高你的编程技能。编程是所有数据科学工作都不可或缺的一项技能：你 必须使用计算机来进行数据科学工作，不可能在头脑中或使用纸和笔来进行。

编程产出代码，代码是一种沟通工具。很显然，代码可以告诉计算机你想要做什么，同时，也可以用于人与人之间的交流。

R语言数据科学

有很多朋友，问我如何学习R语言。

学习R语言，和学习任何一项技能类似，只要做到学习-坚持-实践、学习-坚持-实践、学习-坚持-实践，不断做这个功夫，就可以逐渐地熟练使用R语言做很多有趣和有价值的事情了。

落到具体的操作行动

1）深入地阅读几本R语言经典书籍，例如：本文的《R数据科学》

2）明确一个问题域，也就是说用R语言做什么事情

3）认识一群R语言学习伙伴，相互学习，可以加入我的R语言群

我提供R语言付费服务，包括R语言学习指导、R语言问题解答、R语言数据分析和建模等。

需要R数据科学书籍的朋友，可以加我微信，备注：R数据科学书籍

需要加入R语言群的朋友，可以加我微信，备注：R群

我的微信luqin360。

公众号：R语言

作者：王路情

R语言学习者。

R语言深度使用者。

我用R语言做数据科学和医学科研。

我提供R语言付费服务。