R语言5本电子书推送（英文版）

专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

这段时间，很多数据人还待在家里面，尤其是我们的学生朋友们。新冠疫情，虽然给我们出了大考，但是，我们正在迈向战疫胜利。

我一直坚持学习和实践着R语言，也是R语言公众号的负责人。我已经在我的视频号里面开始分享R语言轻知识。

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我通过阅读一系列R语言英文书籍，学习和使用R语言，以完成数据工作（获取，管理，分析，建模，可视化等）任务。

在这里，我给大家推送5本英文电子书，命名规则：Book出版年限-书名。

No.1：Book2019-Learn RStudio IDE

点评：我花费一天时间阅读完毕，并且把书中的代码实践了一遍，收益良多。尤其书本提到的项目观念，代码管理对实际工作太重要了。

No.2：Book2015-Using R and RStudio for Data Management, Statistical Analysis and Graphics

点评：这本书我让学生读过，并且还有一位同学写了一系列的读书笔记，分享在数据人网，涉及使用R语言和RStudio做数据管理，统计分析和可视化三方面的事情。你若是熟悉和擅长这三方面的事情，80%的数据工作都可以完成了。

No.3：Book2017-Machine Learning Using R

点评：我与这本书结缘，是因为在用R语言做特征工程时候找到了它，并且认真地阅读了特征工程这个章节，受益良多。作者详细地介绍了用R语言机器学习的相关内容。

No.4：Book2013-Applied Predictive Modeling

点评：这本书是caret包作者所写，caret包是我常用的一个R包。预测分析和预测模型是基于数据做预测工作的，具有重要价值。

No.5 Book2013-Guide to Create Beautiful Graphics in R

点评：这本书很有趣味，我也是花一天时间就快速地看完，然后把作者总结和分享的精华做了相应实践，同时，把一些代码迁移到我自己的实际工作中。你想做出Beautiful Graphics 可以看看。

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欢迎大家一起来读这些好书，来使用这些好书介绍的知识和方法解决我们的数据问题，以创造数据价值。

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数据思考与践行

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