Die 17 BESTEN R-Programmierbücher (Update 2024)

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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. Es umfasst 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.
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Beste R-Programmierbücher

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

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

#1 Top-Wahl
R für Data Science
4.7

Autorenname: Hadley Wickham

Herausgeber: O'Reilly

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 522 Seiten

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 bietet außerdem ein vollständiges, umfassendes Verständnis des Data-Science-Zyklus. Außerdem lernen Sie die grundlegenden Werkzeuge kennen, die Sie für die Verwaltung des De benötigentails der R-Implementierung. Jeder Abschnitt in diesem Buch ist mit Übungen versehen, die Ihnen dabei helfen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen.


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

#2
Das Buch von R
4.5

Autorenname: Tilman M. Davies 

Herausgeber: Keine Stärkepresse

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 832 Seiten

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

#3
R für Dummies
4.4

Autorenname: Andrie de Vries

Herausgeber: John Wiley & Söhne

Neueste Ausgabe: 2nd Edition 

Anzahl der Seiten: 432 Seiten

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

#4
Entdecken von Statistiken mit R
4.5

Autorenname: Andy Field

Herausgeber: SAGE Publications Ltd

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 992 Seiten

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

#5
Die Kunst der R-Programmierung
4.4

Autorenname: Norman Matloff

Herausgeber: Keine Stärkepresse

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 400 Seiten

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 auch etwas über funktionale und objektorientierte Programmierung sowie die Durchführung mathematischer Simulationen. Sie lernen auch Themen wie das Neuanordnen von complex Daten in einfachen und nützlicheren Formaten.


6) R für alle: Erweiterte Analysen und Grafiken

#6
R für alle
4.4

Autorenname: Jared P. Lander

Herausgeber: Addison-Wesley-Profi

Neueste Ausgabe: 2nd Edition

Anzahl der Seiten: 560 Seiten

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

#7
Maschinelles Lernen mit R
4.6

Autorenname: Brett Lantz

Herausgeber: Packt Publishing Limited

Neueste Ausgabe: 3rd Ausgabe

Anzahl der Seiten: 458 Seiten

„Machine Learning with R“ ist ein Buch, das einen gut lesbaren Leitfaden zur Anwendung maschinellen Lernens auf reale Probleme darstellt. Dieses Buch ist für einen erfahrenen R-Benutzer ebenso nützlich wie für einen Neuling in der Sprache. Das Buch enthält auch die Details, die Ihnen 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

#8
R Kochbuch
4.5

Autorenname: Jd Long

Herausgeber: O'Reilly

Neueste Ausgabe: 2nd Edition

Anzahl der Seiten: 500 Seiten

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

#9
R in Aktion
4.5

Autorenname: Dr. Rob Kabacoff

Herausgeber: Manning-Publikationen

Neueste Ausgabe: 2nd Edition

Anzahl der Seiten: 608 Seiten

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.

Außerdem erfahren Sie mehr über die umfangreichen grafischen Fähigkeiten der R-Sprache zur visuellen Untersuchung und Darstellung von Daten. Es enthält auch viele Kapitel über Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse und Klassifizierungsmethoden usw.


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

#10
Fortgeschrittene R.
4.8

Autorenname: Hadley Wickham

Herausgeber: Chapman und Hall/CRC

Neueste Ausgabe: 2nd Edition

Anzahl der Seiten: 604 Seiten

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 erfahren Sie, wie Sie die wesentlichen R-Tools verwenden, die Sie zum Analysieren von Daten benötigen, einschließlich Datentypen und Programmierkonzepte. Die zweite Hälfte dieses Buches bietet eine echte Datenanalyse, indem alles vom Importieren von Daten bis zur Veröffentlichung Ihrer Ergebnisse abgedeckt wird.


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

#11
Praktisches Programmieren mit R
4.4

Autorenname: Garrett Grolemund

Herausgeber: O'Reilly

Neueste Ausgabe: 2nd Edition

Anzahl der Seiten: 248 Seiten

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

#12
R-Pakete
4.7

Autorenname: Hadley Wickham

Herausgeber: O'Reilly

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 202 Seiten

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

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.

#13
Lernen R.
4.4

Autorenname: Richard Baumwolle

Herausgeber: O'Reilly

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 400 Seiten

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

#14
Text-Mining mit R
4.5

Autorenname: Julia Silge

Herausgeber: O'Reilly

Neueste Ausgabe: 1st Edition

Anzahl der Seiten: 194 Seiten

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

#15
R auf den Punkt gebracht
4.4

Autorenname: Josef Adler

Herausgeber: O'Reilly

Neueste Ausgabe: 2nd Edition

Anzahl der Seiten: 724 Seiten

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)

#16
Software zur Datenanalyse
3.8

Autorenname: John Chambers

Herausgeber: Springer

Neueste Ausgabe: 2nd Edition

Anzahl der Seiten: 500 Seiten

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 lernen viele fortgeschrittene Programmiertechniken kennen, die bei Bedarf hinzugefügt werden können, was Ihnen beim Ausbau Ihrer Karriere und der Community zugute kommt.


17) Praktische Datenwissenschaft mit R.

#17
Praktische Datenwissenschaft mit R.
4.4

Autorenname: Nina Zumel

Herausgeber: Manning

Neueste Ausgabe: 2nd Edition

Anzahl der Seiten: 483 Seiten

Practical Data Science with R ist ein Buch von Nina Zumel und John Mount. Das Buch erklärt die Grundprinzipien im Ever-Growing Bereich 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?

Following gehören zu den besten Büchern für R-Programmierung

🚀 Was sind die Grundvoraussetzungen, um R zu lernen?

Grundkenntnisse im statistischen Konzept sind von Vorteil.