R プログラミング書籍ベスト 17 (2025 年更新)
エブリン・クラーク
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R は、1993 年に Ross Ihaka と Robert Gentleman によって開発されたプログラミング言語です。この言語には、統計的およびグラフィカルな手法の広範なカタログがあります。これには、機械学習アルゴリズム、線形回帰、時系列などが含まれます。
R 言語の学習に興味があり、R の専門知識を飛躍的に高めるのに役立つ優れた本をお探しですか? それなら、あなたは正しい場所に来ました。
ここでは、初心者向けに R を学ぶのに最適な本の厳選リストを紹介します。 これらの書籍は R の専門家によって強く推奨されており、学生がプログラミングの基礎を理解するのに役立ちます。 これらのリソースは、この有望な分野でキャリアを築き、より優れた R 開発者になるためのガイドとなります。 続きを読む...
ベスト R プログラミング書籍
| 本のタイトル | 著者名 | 最新版 | Publisher | 評価 | リンク |
|---|---|---|---|---|---|
| データサイエンスのR | ハドリー・ウィッカム | 初版 | オライリー |  |
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| Rの本 | ティルマン・M・デイヴィス | 初版 | デンプンプレスなし |  |
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| R フォーダミー | アンドリー・デ・フリース | 2ndエディション | ジョン・ワイリー＆サンズ | |
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| R を使用した統計の検出 | アンディ・フィールド | 初版 | SAGE出版株式会社 | |
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| R プログラミングの芸術 | ノーマン・マトロフ | 初版 | デンプンプレスなし | |
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1) R for Data Science：データのインポート、整理、変換、視覚化、モデル化
R for Data Science は、ハドリー ウィッカム (著者)、ギャレット グロレムンドによって書かれた本です。 この本では、データのインポート、探索、モデル化の手順を説明します。
この参考資料では、データ サイエンス サイクルの全体像も完全に理解できます。また、R 実装の詳細を管理するために必要な基本的なツールも学習します。この本に含まれる各セクションには演習が組み込まれており、学習した内容を実践するのに役立ちます。
2) R の本: プログラミングと統計の最初のコース
R の本はティルマン M. デイヴィスによって書かれています。 これは、初心者向けの R ガイドです。この本では、統計分析に R を効果的に使用し始める方法を学びます。
この本は、ggplot2 や ggvis など、rgl パッケージを使用したインタラクティブな 3D 視覚化パッケージを提供するのにも役立ちます。
3) R フォーダミー
『R For Dummies』は、アンドリー・デ・フリース、ジョリス・メイズによって書かれた本です。 この本は、R 言語をマスターするための簡単な方法を提供します。 さらに、この本から学ぶために、それ以前のプログラミング経験は必要ありません。
また、データの再形成と操作、データセットのマージ、データの分割と結合、実行などの方法についても学習します。また、R プログラミング言語が世界中の統計学者やデータ アナリストの間で選ばれている理由も説明されています。
4) R を使用した統計の検出
『Discovering Statistics using R』は、Andy Field、Jeremy Miles、Zoe Field によって書かれた本です。 この本は珍しいスタイルで書かれており、画期的な構成と教育的アプローチに従っています。
この参考資料は、読者が読み進めるのに役立つ登場人物によって強化されています。 この本では、さらに詳しく知りたい人のために、何百もの例、自己評価、追加の Web サイト資料が取り上げられています。
5) R プログラミングの芸術: 統計的ソフトウェア設計のツアー
『The Art of R Programming』は、Jared P. Lander によって書かれた本です。 この本は基本的な内容をカバーするのに役立ちます データ型、データ構造、クロージャ、再帰、匿名関数。
この本では、関数型プログラミングやオブジェクト指向プログラミング、数学シミュレーションの実行についても学びます。また、複雑なデータをシンプルでより便利な形式に並べ替えるといったトピックも学びます。
6) R forEveryone: 高度な分析とグラフィックス
『R forEveryone』はジャレッド・ランダーによって書かれた本です。 この本では、広範な実践的な演習とサンプル コードを提供します。 R をダウンロードしてインストールし、R 環境を操作して使用する方法を学習します。 基本的なプログラム制御、データのインポート、操作、可視化なども学びます。
この本は、線形と非線形の両方のいくつかの完全なモデルを構築し、いくつかのデータ マイニング テクニックを使用するのにも役立ちます。
7) R による機械学習: 予測モデリングのための専門技術、第 3 版
R による機械学習は、機械学習を現実の問題に適用するための読みやすいガイドです。この本は、経験豊富な R ユーザーにも、この言語を初めて使用する人にも同様に役に立ちます。この本には、重要な洞察を見つけたり、新しい予測を立てたり、発見を視覚化したりするのに役立つ詳細も含まれています。
この R データ サイエンスの本では、新しく大幅に改善されたライブラリ、機械学習の倫理問題に関するアドバイス、ディープ ラーニングの概要を提供します。
8) R クックブック: データ分析、統計、グラフィックスのための実証済みのレシピ
『R Cookbook』は、JD Long と Paul Teetor によって書かれた本です。 この本は、275 を超える実践的なレシピを使用して、R を使用したデータ分析を迅速かつ効率的に実行するのに役立ちます。 また、入出力、グラフィックス、線形回帰などの基本的なタスクについても説明します。
この本の各トピックは特定の問題に対処しており、解決策の説明とその仕組みについての洞察を提供するディスカッションが含まれています。
9) R の実践: R を使用したデータ分析とグラフィックス
『R in Action』は、ロブ・カバコフ博士によって書かれた本です。 この本では、R 言語と、R 言語をビジネス開発者にとって非常に役立つ例の両方が紹介されています。 この本は実践的な解決策に焦点を当てており、多くの重要な方法を取り上げています。 乱雑で不完全なデータを管理するのに役立ちます。
また、データを視覚的に探索および表示するための R 言語の広範なグラフィック機能についても学習します。また、時系列分析、クラスター分析、分類方法論などに関する多くの章も含まれています。
10） アドバンスト R (チャップマン&ホール/CRC The R シリーズ)
『Advanced R』はリチャード・コットンによって書かれた本です。 この本では、プログラミングの経験があまりなくても、R 言語を使用してデータ分析を実行する方法も学びます。
この本では、データ型やプログラミングの概念など、データ分析に必要となる基本的な R ツールの使い方を学習します。この本の後半では、データのインポートから結果の公開まですべてを網羅し、実際のデータ分析を解説します。
11） R による実践的なプログラミング: 独自の関数とシミュレーションを作成する
『Hand on programming with R』は、Garrett Grolemund によって書かれた本です。 この本では、データのロード、データ オブジェクトのアセンブルと逆アセンブル、R の環境システムの操作などの方法について学びます。
貴重なプログラミング スキルを習得し、同時にデータ サイエンティストとしての仕事をサポートできます。
12） Rパッケージ
R パッケージは、Hadley Wickham によって書かれた本です。この R プログラミング ブックでは、再利用可能な R 関数、サンプル データ、およびドキュメントをパッケージ開発の哲学に従ってバンドルする方法を説明します。
その過程で、開発ツール、roxygen を使用してテストします。 この本では、一般的な開発タスクの自動化に役立つ一連の R パッケージについて説明します。 開発者、データ サイエンティスト、プログラマーにとって理想的です。 この本では基本から始めて、時間の経過とともにパッケージの作成を改善する方法を示します。
13） Rの学習
『Learning R』はリチャード・コットンによって書かれた本です。 データのインポートから結果の公開まですべてをカバーして、実際のデータを表示します。 R プログラミング本の各章には、学んだことに関するクイズが含まれており、演習で終わります。 その多くは R 言語コードの作成に関係します。
この参考書を活用すると、簡単な R プログラムの作成方法を学び、R 言語で何ができるかを知ることができます。 また、Apply R アドオン パッケージについて学習し、他の人のために自分の作業をパッケージ化します。
14） R を使用したテキスト マイニング: きちんとしたアプローチ
Text Mining with R は、Julia Silge と David Robinson によって書かれた本です。 この R プログラミング本では、tidytext (パッケージ) を使用したテキスト マイニング方法を探索します。 この本では、作家の Julia Silge と David Robinson が、グラフやグラフなどのきちんとした原則を使用して開発しました。 dplyr.
また、NLP を統合する方法も学習します (自然言語処理) を効果的なワークフローに組み込みます。 この本では例を紹介しており、データ探索は文献、ニュース、ソーシャル メディアから本当の洞察を生み出すのに役立ちます。
15） R の概要
「R」は一言で言えば、ジョセフ・アドラーによって書かれた本です。 この本では書き方を学びます R関数 R パッケージを使用してデータを準備、視覚化、分析します。 この本では、医療、ビジネス、スポーツからの豊富な例を使って各プロセスを説明します。
この本には、R のパフォーマンス、ggplot2 データ視覚化パッケージ、Hadoop を使用した並列 R コンピューティングなどのトピックが含まれています。 この本では、R を使用して分析用のデータを準備し、R のグラフィックスでデータを視覚化する方法も学習します。
16） データ分析用ソフトウェア: R によるプログラミング (統計とコンピューティング)
Software for Data Analysis は、John M. Chambers によって書かれた本です。 この本は、R を使用したプログラミングについて説明します。簡単な対話型の使用から始まり、いくつかの簡単な関数の説明に進みます。
必要に応じて追加できる多くの高度なプログラミング手法について学習し、キャリアとコミュニティの成長に役立ちます。
17） Rによる実用的なデータサイエンス
『Practical Data Science with R』は、Nina Zumel と John Mount が執筆した本です。この本では、成長を続けるデータ サイエンスの分野における基本原則を説明しています。
この本は、R プログラミング言語と統計分析テクニックを適用する際に、実際のユースケースに正しく到達するのに役立ちます。 この学習教材では、マーケティングに基づいた事例も取り上げています。 ビジネス・インテリジェンス、意思決定のサポート。
FAQ：
🏅 なぜ R プログラミングを学ぶ必要があるのですか?
R は、データ サイエンティストや Google、Airbnb、Facebook などの大手企業によって広く使用されているプログラミング言語です。
📚 最高の R プログラミング本はどれですか?
以下はRプログラミングのベストブックの一部です
- R for Data Science：データのインポート、整理、変換、視覚化、モデル化
- R の本: プログラミングと統計の最初のコース
- R フォーダミー
- R を使用した統計の検出
- R プログラミングの芸術: 統計的ソフトウェア設計のツアー
🚀 R を学習するための基本的な要件は何ですか?
統計概念の基礎知識があるとさらに有利です。
