从今天开始，每天学点R语言~

2019-07-11 本文已影响28人 fc7587d03c83

为了增加课程的实用性，在前期课程的基础上，同时综合了很多学员的建议，后续会推出诸多系列课程，比如：科研绘图、高通量测序、数据挖掘、文献精读、R语言与统计等等。

今天，我们就从一门最实用的技术入手，给大家带来一门全新的系列课程：R语言从入门到精通。为了帮大家把这套课程做好，我们特意邀请到一位程序员大牛（文末见个人简介），历时数月，从诸多R语言教材中抽丝剥茧提炼出最精髓的内容分享给大家。

什么是R语言？

R语言诞生于上世纪80年代，其前身是S语言，由于S语言是收费的商业软件，新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员就基于S语言开发了一个R语言。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。

为什么要学R语言？

可能很多同学已经听说过R语言，也知道R语言的一些优势，但是绝大多数人可能还不确定R语言值不值得去学习，没办法下定决心去花费时间和精力。那么在这里，我就跟大家谈谈心，我们为什么要学习R语言，学习R语言到底值不值。我用三个“极其”来进行概括。

（1）R语言极其适合统计分析

统计，但凡做科研的，可能都会用到。平时我们都用SPSS、SAS，高级一点的用Matlab，简单一点的用GraphPad，甚至Excel。我可以这样说，这里所有的统计软件都是商业化的付费软件，唯独R语言不是。就从这点上，R语言就已经略胜一筹了。

从使用上来讲，所有的统计分析，包括简单的t检验、单因素/多因素方差分析、线性回归、生存分析等，到复杂的机器学习、神经网络、图像识别，R语言处理起来都是得心应手，其功能远远优于SPSS/SAS等一众统计软件。一句话：只有你想不到，没有R语言做不到的。

（2） R语言极其优秀的绘图功能

R语言中拥有诸多的绘图系统，例如base、lattice、grid、ggplot等。这些绘图系统各有各的特点，比如grid作图系统非常灵活多变，ggplot作图系统画的图非常优雅美观。有人会说，那GraphPad用起来也挺好的呀，作图也挺方便的。不好意思，跟R语言比起来，GraphPad连渣渣都算不上。不信，看看下面的图，GraphPad能做吗？

可以这样确切的说，大家在文献中看到的任何一种图，不管多么复杂高端，用R语言都可以做出来。另外，R语言还支持多种图形输出，最关键的就是非常优秀的矢量图输出哦。

（3） R语言极其全面的扩展功能

说到R语言的强大功能，最离不开的就是R语言数以万计的“插件”，也就是R包（R packages）。前面我们提到R语言一个非常重要的特点：免费开源。在程序员的世界中，凡是开源的东西，都有一个特点，那就是扩展功能全面且更新迭代迅速。先说说什么是R包：“包”就是“打包”的意思，顾名思义，就是把特定的函数和数据封装起来，做成一个“插件”。

不同的R包可以帮我们实现不同的功能，例如：我想做生存分析，就用survival包；想做RNASeq，就用DESeq2包；想做Meta分析，就用rmeta包等等。目前，在R语言的仓库CRAN中，共有14500多个R包，这还不包括在其他仓库，例如Github和Bioconductor等。总而言之，基本上你想做的任何一件事情，都有R包帮你实现。

当然，R语言还有很多其他的优势，从TIOBE世界编程语言排行榜的排名中可以看出，R语言的排名日渐升高，受到越来越多程序员的追捧，足以说明它的实力。而且，现在很多的高校也开始专门开R语言的课程以取代以往SPSS的课程，这也是我们推出这门系列教程的初衷。

R语言好学吗？

前面说了那么多，可能已经燃起了大家对R语言的学习兴趣。那么，随之而来的问题就是：R语言容易学吗？我需要花费多少的时间进行学习？在这里，我可以很坦白的告诉大家：R语言是一门编程语言，不是简单的操作软件，所以，R语言的入门并不简单。但是，别灰心，我的话还没说完：R语言入门不简单，但是仅限于入门。

当你搞懂了常用的数据类型、函数、循环与判断、包等几个概念之后，你发现，R语言也就这些东西了。它不像java或者C/C++，学习道路异常的漫长，太多的概念和框架需要学习。R语言有些概念不同于常规的编程语言，所以入门稍微有点烧脑，但是入了门之后，你会发现，你需要学习的东西就那么一点，任何一个R代码拿过来一看就懂。

所以，如果你有充足的时间，一个月就足以掌握R语言的基础。在这个系列课程中，我们按照由易到难、由浅入深的原则，给大家安排了很多实用的内容，帮助大家从入门慢慢精通R语言，特别是在数据挖掘和生物统计中的应用。闲话不说，我们先来看看课程安排，一睹为快吧。