Die 17 besten R-Programmierbücher (Update 2024)

Wir sind Leser unterstützt und erhalten möglicherweise eine Provision, wenn Sie über Links auf unserer Website einkaufen

R ist eine Programmiersprache, die 1993 von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt wurde. Die Sprache verfügt über einen umfangreichen Katalog statistischer und grafischer Methoden. Dazu gehören Algorithmen für maschinelles Lernen, lineare Regression, Zeitreihen usw.

Sind Sie daran interessiert, die R-Sprache zu lernen und suchen nach einem hervorragenden Buch, das Ihnen dabei hilft, Ihre R-Kenntnisse in die Höhe zu treiben? Dann sind Sie bei uns genau richtig.

Hier ist eine kuratierte Liste der besten Bücher zum Erlernen von R für Anfänger. Diese Bücher werden von R-Experten wärmstens empfohlen und sind für Studierende hilfreich, um die Programmiergrundlagen zu erlernen. Diese Ressourcen werden Sie dabei unterstützen, Ihre Karriere in diesem vielversprechenden Bereich aufzubauen und Sie zu einem besseren R-Entwickler zu machen. Lese mehr ...

beste R-Programmierbücher

Buchtitel	Name des Autors	Neueste Ausgabe	Publisher	Bewertungen	Link
R für Data Science	Hadley Wickham	1st Edition	‎O′Reilly		Mehr erfahren
Das Buch von R	Tilman M. Davies	1st Edition	Keine Stärkepresse		Mehr erfahren
R für Dummies	Andrie de Vries	2nd Edition	John Wiley & Söhne		Mehr erfahren
Entdecken von Statistiken mit R	Andy Field	1st Edition	SAGE Publications Ltd		Mehr erfahren
Die Kunst der R-Programmierung	Norman Matloff	1st Edition	Keine Stärkepresse		Mehr erfahren

1) R für Data Science: Daten importieren, aufräumen, transformieren, visualisieren und modellieren

R für Data Science ist ein Buch von Hadley Wickham (Autor), Garrett Grolemund. Das Buch führt Sie durch die Schritte des Importierens, Erkundens und Modellierens Ihrer Daten.

Dieses Referenzmaterial vermittelt außerdem ein umfassendes Verständnis des Data Science-Zyklus. Sie lernen auch die grundlegenden Tools kennen, die Sie benötigen, um die Details der R-Implementierung zu verwalten. Jeder Abschnitt in diesem Buch ist mit Übungen verknüpft, mit denen Sie das Gelernte praktisch anwenden können.

---

2) Das Buch R: Ein erster Kurs in Programmierung und Statistik

Das Buch R wurde von Tilman M. Davies geschrieben. Es ist ein anfängerfreundlicher Leitfaden für R. In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie R effektiv für statistische Analysen einsetzen können.

Das Buch hilft Ihnen auch bei der Verwendung von beigesteuerten Paketen wie ggplot2 und ggvis sowie interaktiven 3D-Visualisierungen mithilfe des rgl-Pakets.

---

3) R für Dummies

R For Dummies ist ein Buch von Andrie de Vries und Joris Meys. Dieses Buch bietet eine schnelle Methode zum Erlernen der R-Sprache. Um aus diesem Buch zu lernen, müssen Sie außerdem keine Programmierkenntnisse haben.

Sie erfahren außerdem, wie Sie Daten umformen und manipulieren, Datensätze zusammenführen, Daten aufteilen und kombinieren, durchführen usw. Außerdem erfahren Sie, warum die Programmiersprache R bei Statistikern und Datenanalysten weltweit die erste Wahl ist.

---

4) Entdecken von Statistiken mit R

Discovering Statistics Using R ist ein Buch von Andy Field, Jeremy Miles und Zoe Field. Das Buch ist in einem ungewöhnlichen Stil geschrieben und verfolgt eine bahnbrechende Struktur und einen pädagogischen Ansatz.

Dieses Referenzmaterial wird durch eine Reihe von Charakteren ergänzt, um den Leser auf seinem Weg zu unterstützen. Das Buch umfasst Hunderte von Beispielen, Selbsteinschätzungen und zusätzliches Website-Material für alle, die mehr erfahren möchten.

---

5) Die Kunst der R-Programmierung: Eine Tour durch das Design statistischer Software

The Art of R Programming ist ein Buch von Jared P. Lander. Das Buch deckt grundlegende Themen ab Datentypen, Datenstrukturen, Abschlüsse, Rekursion und anonyme Funktionen.

In diesem Buch erfahren Sie außerdem mehr über funktionale und objektorientierte Programmierung sowie das Ausführen mathematischer Simulationen. Sie lernen auch Themen wie das Neuordnen komplexer Daten in einfachere und nützlichere Formate kennen.

---

6) R für alle: Erweiterte Analysen und Grafiken

R for Everyone ist ein Buch von Jared Lander. Dieses Buch bietet umfangreiche praktische Übungen und Beispielcode. Sie erfahren, wie Sie R herunterladen und installieren, navigieren und die R-Umgebung nutzen. Sie erlernen außerdem grundlegende Programmsteuerung, Datenimport, -manipulation und -visualisierung usw.

Das Buch hilft Ihnen auch dabei, mehrere vollständige Modelle, sowohl lineare als auch nichtlineare, zu erstellen und einige Data-Mining-Techniken anzuwenden.

---

7) Maschinelles Lernen mit R: Expertentechniken für prädiktive Modellierung, 3. Auflage

„Maschinelles Lernen mit R“ ist ein gut lesbarer Leitfaden zur Anwendung des maschinellen Lernens auf reale Probleme. Dieses Buch ist für erfahrene R-Benutzer und Anfänger gleichermaßen nützlich. Das Buch enthält auch Einzelheiten, die Ihnen dabei helfen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, neue Vorhersagen zu treffen und Ihre Ergebnisse zu visualisieren.

Dieses R-Data-Science-Buch bietet neuere und deutlich verbesserte Bibliotheken, Ratschläge zu ethischen Fragen beim maschinellen Lernen und eine Einführung in Deep Learning.

---

8) R-Kochbuch: Bewährte Rezepte für Datenanalyse, Statistik und Grafiken

R Cookbook ist ein Buch von JD Long und Paul Teetor. Das Buch hilft Ihnen mit mehr als 275 praktischen Rezepten, Datenanalysen mit R schnell und effizient durchzuführen. Es deckt auch grundlegende Aufgaben der Eingabe und Ausgabe, der Grafik und der linearen Regression ab.

Jedes in diesem Buch behandelte Thema befasst sich mit einem bestimmten Problem und enthält eine Diskussion, die Ihnen hilft, die Lösung zu erklären und Einblicke in deren Funktionsweise zu geben.

---

9) R in Aktion: Datenanalyse und Grafiken mit R

R in Action ist ein Buch von Dr. Rob Kabacoff. Das Buch stellt sowohl die R-Sprache als auch die Beispiele vor, die sie für Geschäftsentwickler so nützlich machen. Dieses Buch konzentriert sich auf praktische Lösungen und deckt viele wichtige Methoden ab. Es hilft Ihnen, unordentliche und unvollständige Daten zu verwalten.

Sie lernen auch die umfangreichen grafischen Funktionen der R-Sprache kennen, mit denen Sie Daten visuell erkunden und präsentieren können. Außerdem enthält es viele Kapitel zu Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse, Klassifizierungsmethoden usw.

---

10) Advanced R (Chapman & Hall/CRC The R Series)

Advanced R ist ein Buch von Richard Cotton. In diesem Buch erfahren Sie auch, wie Sie Datenanalysen mit der R-Sprache durchführen, auch wenn Sie nicht über große Programmiererfahrung verfügen.

In diesem Buch lernen Sie die wichtigsten R-Tools kennen, die Sie zur Datenanalyse benötigen, einschließlich Datentypen und Programmierkonzepten. Die zweite Hälfte des Buches bietet echte Datenanalyse und behandelt alles vom Importieren von Daten bis zum Veröffentlichen Ihrer Ergebnisse.

---

11) Praktisches Programmieren mit R: Schreiben Sie Ihre eigenen Funktionen und Simulationen

Hand on Programming with R ist ein Buch von Garrett Grolemund. In diesem Buch erfahren Sie mehr über die Methode zum Laden von Daten, zum Zusammenstellen und Zerlegen von Datenobjekten, zum Navigieren im Umgebungssystem von R usw.

Sie können wertvolle Programmierkenntnisse erwerben und gleichzeitig Ihre Arbeit als Datenwissenschaftler unterstützen.

---

12) R-Pakete

R Packages ist ein Buch von Hadley Wickham. Dieses R-Programmierbuch zeigt Ihnen, wie Sie wiederverwendbare R-Funktionen, Beispieldaten und Dokumentation mit der Paketentwicklungsphilosophie bündeln.

Dabei arbeiten Sie mit Entwicklungstools und Roxygen und testen diese. Das Buch behandelt eine Reihe von R-Paketen, die Ihnen helfen, häufige Entwicklungsaufgaben zu automatisieren. Es ist ideal für Entwickler, Datenwissenschaftler und Programmierer. Das Buch führt Sie in die Grundlagen ein und zeigt Ihnen, wie Sie Ihr Paketschreiben im Laufe der Zeit verbessern können.

---

13) Lernen R.

Learning R ist ein Buch von Richard Cotton. Es zeigt Ihnen echte Daten und deckt alles ab, vom Datenimport bis zur Veröffentlichung Ihrer Ergebnisse. Jedes Kapitel im R-Programmierbuch enthält ein Quiz zu dem, was Sie gelernt haben, und schließt mit Übungen ab. Vieles davon beinhaltet das Schreiben des R-Sprachcodes.

Mithilfe dieses Nachschlagewerks lernen Sie, wie Sie ein einfaches R-Programm schreiben und entdecken, was die R-Sprache kann. Außerdem erfahren Sie mehr über die Add-on-Pakete von Apply R und können Ihre Arbeit für andere verpacken.

---

14) Text Mining mit R: Ein sauberer Ansatz

Text Mining with R ist ein Buch von Julia Silge und David Robinson. Mit diesem R-Programmierbuch erkunden Sie Text-Mining-Methoden mit Tidytext, einem Paket. In diesem Buch entwickelten die Autorinnen Julia Silge und David Robinson Ordnungsprinzipien wie Graph und dplyr.

Außerdem erfahren Sie, wie Sie NLP integrieren können (Verarbeitung natürlicher Sprache) in effektive Arbeitsabläufe umwandeln. Das Buch bietet Beispiele und Datenexplorationen, die Ihnen dabei helfen, echte Erkenntnisse aus Literatur, Nachrichten und sozialen Medien zu gewinnen.

---

15) R auf den Punkt gebracht

R, in a Nutshell, ist ein Buch von Joseph Adler. In diesem Buch lernen Sie das Schreiben R-Funktionen und verwenden Sie R-Pakete, um Daten vorzubereiten, zu visualisieren und zu analysieren. Das Buch veranschaulicht jeden Prozess anhand zahlreicher Beispiele aus Medizin, Wirtschaft und Sport.

Dieses Buch behandelt Themen wie R-Leistung, das Datenvisualisierungspaket ggplot2 und paralleles R-Computing mit Hadoop. In diesem Buch erfahren Sie außerdem, wie Sie mit R Daten für die Analyse vorbereiten und Ihre Daten mit den Grafiken von R visualisieren.

---

16) Software zur Datenanalyse: Programmieren mit R (Statistik und Informatik)

Software for Data Analysis ist ein Buch von John M. Chambers. Dieses Buch führt Sie in die Programmierung mit R ein, beginnend mit der einfachen interaktiven Verwendung und anschließend mit der Erläuterung einiger einfacher Funktionen.

Sie erlernen viele fortgeschrittene Programmiertechniken, die bei Bedarf hinzugefügt werden können und Ihnen bei der Weiterentwicklung Ihrer Karriere und der Community zugute kommen.

---

17) Praktische Datenwissenschaft mit R.

„Practical Data Science with R“ ist ein Buch von Nina Zumel und John Mount. Das Buch erklärt die grundlegenden Prinzipien des ständig wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft.

Dieses Buch hilft Ihnen, direkt zu den realen Anwendungsfällen zu gelangen, indem Sie die Programmiersprache R und statistische Analysetechniken anwenden. Dieses Lernmaterial umfasst auch Beispiele aus den Bereichen Marketing, Business Intelligenceund Entscheidungsunterstützung.

FAQ:

🏅 Warum sollte man R-Programmierung lernen?

R ist eine Programmiersprache, die häufig von Datenwissenschaftlern und großen Unternehmen wie Google, Airbnb, Facebook usw. verwendet wird.

📚 Welches sind die besten R-Programmierbücher?

Nachfolgend finden Sie einige der besten Bücher für R-Programmierung

• R für Data Science: Daten importieren, aufräumen, transformieren, visualisieren und modellieren
• Das Buch R: Ein erster Kurs in Programmierung und Statistik
• R für Dummies
• Entdecken von Statistiken mit R
• Die Kunst der R-Programmierung: Eine Tour durch das Design statistischer Software

🚀 Was sind die Grundvoraussetzungen, um R zu lernen?

Grundkenntnisse im statistischen Konzept sind von Vorteil.