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果您是一名有抱负的数据分析师、数据科学家、经济学家、定量分析师或机器学习工程师，R 适合您。对我来说，R 在统计编程领域开辟了一个充满可能性的世界。我了解到，有许多形式的分析和统计实际上只能在编程环境中完成，为此，我认为 R 是最好的。

在这里我将分享学习 R 所需了解的一切，包括分步指南和学习计划。我还将提供一些最有帮助的资源来帮助您取得成功。

您会在整篇文章中注意到我链接到我们的 DataCamp 资源以了解如何入门，包括我们深入且流行的R 简介课程作为一个很好的整体选择。原因很简单：DataCamp 是学习 R 的最佳平台。随着您的进步，您可以继续学习更困难的材料，例如我们的中级 R课程，这是我们入门版本之后的完美过渡。加入我们，您很快就会成为专家。

掌握 R 的道路
从头开始并获得数据科学 R 的基础知识。
R是什么？
R 是由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 创建的高级解释 哥斯达黎加电话数据 型编程语言。它于 1993 年首次发布，作为 S 编程语言的后继者。它的设计重点是统计计算和图形，使其成为数据分析、统计建模和可视化的流行选择。 R 广泛应用于学术和研究环境，尽管它的应用超出了这些领域。

R 支持多种编程范式，例如过程式编程、面向对象编程和函数式编程。简单来说，这意味着它很灵活，允许您以不同的方式编写代码，无论是为计算机提供待办事项列表，创建事物或概念的数字模型，还是将代码视为数学问题。

为什么R如此受欢迎？
多年来，R 凭借其丰富的库、简单性、多功能性和强大的数据可视化功能，在数据科学和研究社区中赢得了许多追随者。这些原因也使其成为数据科学备受青睐的语言，因为它允许数据科学家更多地关注数据的解释，而不是语言的复杂性。

让我们仔细看看 R 的一些特性，这些特性使其成为一种多功能且广泛使用的编程语言：

可读性： R 以其清晰易读的语法而闻名。

易于学习：R 的可读性和全面的文档使初学者相对容易学习。