Saya ingin tahu bagaimana mempelajari bahasa R sebagai bahasa 'pemrograman' daripada mempelajarinya sebagai sistem statistik. Pertanyaan saya dipicu oleh kurangnya pemahaman tentang fungsi-fungsi seperti parse, eval, dll. Yang mungkin tidak sering digunakan oleh pengguna R dengan persuasi 'statistik'.
Sunting: Saya telah menjelajahi alat-alat seperti Rpy RSPerl rJava dan ingin (setidaknya) dapat memahami konsep yang memfasilitasi komunikasi R dengan bahasa pemrograman lain.
Ketersediaan aplikasi Web untuk R (R-PHP, RApache, dll.) Adalah faktor motivasi lain bagi saya untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam dan lebih terstruktur tentang R.
Terakhir, saya ingin bisa menulis paket R yang pemahamannya akan bermanfaat jika tidak perlu.
Jawaban:
Sebagai permulaan, Anda mungkin ingin melihat artikel ini oleh John Cook . Pastikan juga bahwa Anda membaca "The R Inferno" .
Ada banyak sumber daya yang bagus di beranda R , tetapi khususnya, baca "Pengantar R" dan "Definisi Bahasa R" .
Beberapa pertanyaan stackoverflow yang sangat terkait:
Buku favorit saya tentang subjek: "Perangkat Lunak untuk Analisis Data: Pemrograman dengan R", oleh John Chambers , pencipta bahasa S.
sumber
Sebuah buku yang bagus untuk mempelajari R-sebagai-bahasa-pemrograman (sebagai lawan dari R-untuk-statistik) adalah The Art of R Programming , oleh Norman Matloff.
Ini sangat mudah dibaca, tidak menganggap Anda seorang ilmuwan komputer, dan cukup murah sebagai buku R.
sumber
Saya lebih suka menyarankan awal yang baik dan komprehensif, seperti The R Book oleh Michael Crawley. Ini adalah buku yang mudah dibaca dan lengkap tentang fungsi inti R, dengan tip statistik dan beberapa latihan. Ini banyak berfokus pada kekuatan R (misalnya model linier) dan memberikan juga trik pengkodean yang berguna. Itu sangat membantu saya ketika saya berjuang di kursus online samar.
sumber
Saya adalah pembelajar yang sangat aktif, jadi saran ini mungkin khusus untuk gaya belajar saya. Saya menyarankan bahwa tempat terbaik untuk memulai "belajar memprogram" dalam bahasa apa pun melibatkan menemukan masalah di luar jangkauan pengalaman normal Anda dan kemudian mencoba menyelesaikannya menggunakan bahasa pemrograman.
Proyek yang paling banyak mengajari saya tentang cara membuat program
R
tidak ada hubungannya dengan statistik sama sekali.Mengetahui fungsi seperti
parse()
daneval()
sama sekali bukan ukuran untuk menjadi "programmer R yang baik". Aplikasi yang membutuhkan banyak penggunaan fungsi-fungsi ini tidak menjadi masalah utama yang dapat Anda terapkanR
. Sebaliknya, saya pikir Anda harus mencoba menjadi "programmer yang baik" siapa tahuR
. Ini melibatkan penyempurnaan pendekatan pemecahan masalah Anda.Pemrograman bukanlah olahraga tontonan-- buku yang bagus sangat diperlukan sebagai referensi tentang alat yang tersedia, tetapi Anda perlu menemukan beberapa masalah untuk mengasah keterampilan Anda.
sumber