17 BEST R-programmeringsbøker (2026-oppdatering)

Vi er lesere støttes og kan tjene en provisjon når du kjøper gjennom lenker på nettstedet vårt

R er et programmeringsspråk utviklet av Ross Ihaka og Robert Gentleman i 1993. Språket har en omfattende katalog over statistiske og grafiske metoder. Det inkluderer maskinlæringsalgoritmer, lineær regresjon, tidsserier, etc.

Er du interessert i å lære R-språket og ser du etter en utmerket bok som vil hjelpe deg å skyte R-ekspertisen din i været? Da har du kommet til rett sted.

Her er en kuratert liste over de beste bøkene for å lære R for nybegynnere. Disse bøkene er sterkt anbefalt av R-eksperter og er nyttige for studenter å forstå programmeringsgrunnlaget. Disse ressursene vil veilede deg til å bygge din karriere innen dette lovende feltet og gjøre deg til en bedre R-utvikler. Les mer ...

Beste R-programmeringsbøker

Boktittel	Forfatter Navn	Siste utgave	Publisher	Rangeringer	link
R for datavitenskap	Hadley Wickham	1. utgave	O'Reilly		Finn ut mer
Boken til R	Tilman M. Davies	1. utgave	Ingen stivelsespress		Finn ut mer
R For Dummies	Andrie de Vries	2nd utgave	John Wiley & Sons		Finn ut mer
Oppdage statistikk ved å bruke R	Andy Field	1. utgave	SAGE Publications Ltd		Finn ut mer
Kunsten å R-programmering	Norman Matloff	1. utgave	Ingen stivelsespress		Finn ut mer

1) R for Data Science: Importer, Rydd, Transformer, Visualiser og Modeller data

R for Data Science er en bok skrevet av Hadley Wickham (forfatter), Garrett Grolemund. Boken veileder deg gjennom trinnene for å importere, utforske og modellere dataene dine.

Dette referansematerialet gir også en fullstendig, helhetlig forståelse av datavitenskapssyklusen. Du vil også lære de grunnleggende verktøyene du trenger for å administrere detaljene i R-implementeringen. Hver del som er inkludert i denne boken er sammenkoblet med øvelser for å hjelpe deg med å øve på det du har lært underveis.

---

2) The Book of R: Et første kurs i programmering og statistikk

Boken til R er skrevet av Tilman M. Davies. Det er en nybegynnervennlig guide til R. I denne boken vil du lære å kreve å begynne å bruke R effektivt for statistisk analyse.

Boken hjelper deg også med å bidra med pakker, som ggplot2 og ggvis, interaktive 3D-visualiseringer ved å bruke rgl-pakken.

---

3) R For Dummies

R For Dummies er en bok skrevet av Andrie de Vries, Joris Meys. Denne boken gir en rask metode for å mestre R-språket. Dessuten, for å lære av denne boken, trenger du ikke å ha noen tidligere programmeringserfaring.

Du vil også lære hvordan du omformer og manipulerer data, slår sammen datasett, deler og kombinerer data, utfører osv. Det forklarer også hvorfor R programmeringsspråket er valgt blant statistikere og dataanalytikere over hele verden.

---

4) Oppdage statistikk ved å bruke R

Discovering Statistics Using R er en bok skrevet av Andy Field, Jeremy Miles, Zoe Field. Boken er skrevet i en uvanlig stil, og den følger en banebrytende struktur og pedagogisk tilnærming.

Dette referansematerialet er forsterket av en rekke karakterer for å hjelpe leseren på vei. Boken dekker hundrevis av eksempler, egenvurdering og tilleggsmateriale på nettstedet for alle som ønsker å lære mer.

---

5) The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design

The Art of R Programming er en bok skrevet av Jared P. Lander. Boken hjelper dekker grunnleggende datatyper, datastrukturer, stenginger, rekursjon og anonyme funksjoner.

I denne boken vil du også lære om funksjonell og objektorientert programmering, kjøre matematiske simuleringer. Du vil også lære emner som å omorganisere komplekse data i enkle og mer nyttige formater.

---

6) R for alle: Avansert analyse og grafikk

R for Everyone er en bok skrevet av Jared lander. Denne boken gir omfattende praktisk praksis og eksempelkode. Du lærer hvordan du laster ned og installerer R, navigerer og bruker R-miljøet. Du vil også lære grunnleggende programkontroll, dataimport, manipulering og visualisering, etc.

Boken hjelper deg også med å konstruere flere komplette modeller, både lineære og ikke-lineære, og bruke noen datautvinningsteknikker.

---

7) Maskinlæring med R: Ekspertteknikker for prediktiv modellering, 3. utgave

Maskinlæring med R er en bok som er en lesbar guide for å bruke maskinlæring på problemer i den virkelige verden. Denne boken er like nyttig for en erfaren R-bruker eller ny på språket. Boken inneholder også detaljene som hjelper deg med å finne nøkkelinnsikt, lage nye spådommer og visualisere funnene dine.

Denne R-datavitenskapsboken tilbyr nyere og mye forbedrede biblioteker, råd om etiske spørsmål innen maskinlæring og en introduksjon til dyp læring.

---

8) R Kokebok: Påviste oppskrifter for dataanalyse, statistikk og grafikk

R Cookbook er en bok skrevet av JD Long og Paul Teetor. Boken hjelper deg å utføre dataanalyse med R raskt og effektivt med mer enn 275 praktiske oppskrifter. Den dekker også grunnleggende oppgaver som input og output, grafikk og lineær regresjon.

Hvert emneomslag i denne boken tar opp et spesifikt problem og inkluderer en diskusjon som hjelper deg med å forklare løsningen og gir innsikt i hvordan den fungerer.

---

9) R in Action: Dataanalyse og grafikk med R

R in Action er en bok skrevet av Dr. Rob Kabacoff. Boken presenterer både R-språket og eksemplene som gjør det så nyttig for forretningsutviklere. Denne boken fokuserer på praktiske løsninger og dekker mange viktige metoder. Det hjelper deg å administrere rotete og ufullstendige data.

Du vil også lære om R languages ​​omfattende grafiske muligheter for å utforske og presentere data visuelt. Den inkluderer også mange kapitler om tidsserieanalyse, klyngeanalyse og klassifiseringsmetoder, etc.

---

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

Advanced R er en bok skrevet av Richard Cotton. I denne boken vil du også lære hvordan du utfører dataanalyse med R-språket, selv om du ikke har mye erfaring med programmering.

Denne boken lærer hvordan du bruker de essensielle R-verktøyene du trenger å vite for å analysere data, inkludert datatyper og programmeringskonsepter. Den andre halvdelen av denne boken gir reell dataanalyse ved å dekke alt fra import av data til publisering av resultatene dine.

---

11) Praktisk programmering med R: Skriv dine egne funksjoner og simuleringer

Hand on programmering med R er en bok skrevet av Garrett Grolemund. I denne boken lærer du om metoden for å laste inn data, sette sammen og demontere dataobjekter, navigere i Rs miljøsystem osv.

Du vil være i stand til å få verdifulle programmeringsferdigheter og støtte arbeidet ditt som dataforsker på samme tid.

---

12) R-pakker

R Packages er en bok skrevet av Hadley Wickham. Denne R-programmeringsboken viser deg hvordan du kombinerer gjenbrukbare R-funksjoner, eksempeldata og dokumentasjon med pakkeutviklingsfilosofien.

I prosessen vil du jobbe med utviklingsverktøy, roxygen og teste det. Boken dekker et sett med R-pakker som hjelper deg med å automatisere vanlige utviklingsoppgaver. Den er ideell for utviklere, dataforskere og programmerere. Boken starter deg med det grunnleggende og viser deg hvordan du kan forbedre pakkeskrivingen over tid.

---

13) Å lære R

Learning R er en bok skrevet av Richard Cotton. Den viser deg ekte data ved å dekke alt fra import av data til publisering av resultatene dine. Hvert kapittel i R-programmeringsboken inkluderer en quiz om hva du har lært og avsluttes med øvelser. Mye av det innebærer å skrive R-språkkoden.

Ved hjelp av denne oppslagsboken lærer du hvordan du skriver et enkelt R-program og oppdager hva R-språket kan. Du vil også lære om Apply R-tilleggspakkene, og pakke arbeidet ditt for andre.

---

14) Tekstgruvedrift med R: A Tidy Approach

Text Mining with R er en bok skrevet av Julia Silge og David Robinson. Med denne R-programmeringsboken vil du utforske tekstutvinningsmetoder med tidytext, en pakke. I denne boken utviklet forfatteren Julia Silge og David Robinson ved hjelp av ryddige prinsipper som graf og dplyr.

Du vil også lære hvordan du kan integrere NLP (naturlig språkbehandling) inn i effektive arbeidsflyter. Boken tilbyr eksempler og datautforskninger vil hjelpe deg med å generere ekte innsikt fra litteratur, nyheter og sosiale medier.

---

15) R i et nøtteskall

R, i et nøtteskall, er en bok skrevet av Joseph Adler. I denne boken lærer du hvordan du skriver R funksjoner og bruke R-pakker til å forberede, visualisere og analysere data. Boken illustrerer hver prosess med et vell av eksempler fra medisin, næringsliv og sport.

Denne boken inneholder emner som R-ytelse, ggplot2-datavisualiseringspakken og parallell R-databehandling med Hadoop. I denne boken vil du også lære å bruke R til å forberede data for analyse og visualisere dataene dine med Rs grafikk.

---

16) Programvare for dataanalyse: Programmering med R (statistikk og databehandling)

Software for Data Analysis er en bok skrevet av John M. Chambers. Denne boken veileder deg om programmering med R, begynner med enkel interaktiv bruk og fremdrift ved å forklare noen enkle funksjoner.

Du vil lære om mange avanserte programmeringsteknikker som kan legges til etter behov, noe som hjelper deg med å vokse karrieren deres og samfunnet.

---

17) Praktisk datavitenskap med R

Praktisk datavitenskap med R er en bok skrevet av Nina Zumel og John Mount. Boken forklarer de grunnleggende prinsippene i det stadig voksende feltet datavitenskap.

Denne boken hjelper deg med å komme rett til de virkelige brukstilfellene når du bruker R-programmeringsspråket og statistiske analyseteknikker. Dette lærematerialet dekker også eksempler basert på markedsføring, business intelligence, og beslutningsstøtte.

FAQ:

🏅 Hvorfor bør du lære R-programmering?

R er et programmeringsspråk som er mye brukt av dataforskere og store selskaper som Google, Airbnb, Facebook osv.

📚 Hvilke er de beste R-programmeringsbøkene?

Følgende er noen av de beste bøkene for R-programmering

• R for Data Science: Importer, Rydd, Transformer, Visualiser og Modeller data
• The Book of R: Et første kurs i programmering og statistikk
• R For Dummies
• Oppdage statistikk ved å bruke R
• The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design

🚀 Hva er de grunnleggende kravene for å lære R?

Grunnleggende kunnskap om statistisk konsept er et pluss.