12 EN İYİ R Programlama Kitabı (2026 Güncellemesi)

Biz okuyucuyuz desteklenir ve sitemizdeki bağlantılar aracılığıyla satın aldığınızda komisyon kazanabilirsiniz

R, veri analizi, istatistik, grafik oluşturma, raporlama ve makine öğrenimi için kullanılır. En iyi kitap, başlangıç ​​seviyesi bir kursa, daha güçlü istatistik bilgisine, daha iyi programlama becerilerine, paket geliştirmeye veya eksiksiz bir veri bilimi iş akışına ihtiyacınız olup olmadığına bağlıdır. R for Data Science, yeni başlayanlara ham verilerden net sonuçlara giden pratik bir yol sunduğu için en iyi önerimizdir.

Bu kılavuz, farklı beceri seviyeleri ve meslekler için 12 R kitabını karşılaştırmaktadır.

Özetler, yayıncı açıklamalarını, güncel baskı sayfalarını ve verilen makaleyi kullanmaktadır. Korunmuş bazı Lasso kartlarında eski baskıya ait bilgiler yer almaktadır, bu nedenle satın almadan önce bağlantılı satıcı listesini kontrol edin. Daha fazla oku…

En İyi R Programlama Kitapları

Kitap başlığı	Yazar Adı	Son Sürüm	Publisher	Oy	Link
Veri Bilimi için R	Hadley Wickham, Garrett Grolemund	2nd baskısı	‎O'Reilly		Daha fazla bilgi edinin
R'nin Kitabı	Tilman M. Davies	2nd baskısı	Nişasta Presi Yok		Daha fazla bilgi edinin
R Yeni Başlayanlar İçin	Andrie de Vries ve Joris Meys	2nd baskısı	John Wiley ve Oğulları		Daha fazla bilgi edinin
R Kullanarak İstatistikleri Keşfetmek	Andy Field	1. baskı	SAGE Yayınları Ltd.		Daha fazla bilgi edinin
R Programlama Sanatı	Norman Matloff	1. baskı	Nişasta Presi Yok		Daha fazla bilgi edinin

Değerlendirmeler: Değerler, sağlanan makale tablosundan aktarılır. Bunlar değiştirilmez. Guru99 değerlendirme ve perakendeci sayfalarında değişiklik gösterebilir. Kaynak ve baskı bilgileri Ekim 2026'da kontrol edilmiştir.

1) Veri Bilimi için R: Verileri İçe Aktarın, Düzenleyin, Dönüştürün, Görselleştirin ve Modelleyin

R for Data Science, veri içe aktarma işleminden başlayıp net raporlarla sona eren eksiksiz bir tidyverse iş akışını açıklıyor. İkinci baskı, görselleştirme, dönüştürme, düzenleme, fonksiyonlar, yineleme, veritabanları, web verileri ve Quarto konularını kapsıyor. Alıştırmalar, okuyucuların her adımı gerçek veri kümeleriyle uygulamalarına olanak tanıyor.

Bu kitap, R'ı genel bir programlama dili olarak öğrenmek yerine veri analizi yapmak isteyen okuyucular için en güçlü başlangıç ​​noktasıdır. Kod üzerinde hızlı ilerler ve örneklerle birlikte çalışmanızı bekler. Daha fazla istatistik öğretimi ve programlama temellerinin daha yavaş bir şekilde ele alınmasını istiyorsanız, bunun yerine "The Book of R" kitabını tercih edin.

Ne Öğreneceksiniz:

• Dosyaları, elektronik tabloları, veritabanlarını ve web verilerini R'ye aktarın.
• Tidyverse veri araçlarıyla tabloları temizleyin ve yeniden şekillendirin.
• ggplot2 katmanları ve ölçekleri kullanarak net grafikler oluşturun.
• Tekrar kullanılabilir fonksiyonlar yazın ve yineleme yöntemiyle işi tekrarlayın.
• Uygun bir istatistiksel model seçmeden önce kalıpları inceleyin.
• Quarto raporlarıyla kod, sonuçlar ve yazıları bir araya getirin.

En: Veri içe aktarma, temizleme, görselleştirme ve raporlama konularında pratik bir Tidyverse öğrenme yolu arayan yeni başlayanlar ve kariyerinin başındaki analistler için uygundur. Kod çalıştırarak ve alıştırmaları tamamlayarak öğrenen okuyucular için idealdir, ancak derinlemesine istatistik kursu arayanlar için daha az uygundur.

---

2) R Kitabı: Programlama ve İstatistikte İlk Kurs

R Kitabı, programlama ve istatistiği birlikte öğretir. Tilman M. Davies, vektörler, veri çerçeveleri, dosyalar, fonksiyonlar, koşullar ve döngülerle başlar. İkinci baskı ise olasılık, hipotez testleri, regresyon, model kontrolleri ve grafiklere geçer ve her bir fikri çalışan R koduna bağlayan alıştırmalar içerir.

Geniş kapsamı, okuyucuların istatistiksel bir yöntemin neden işe yaradığını ve hangi komutu çalıştırmaları gerektiğini anlamalarına yardımcı olur. Eğer amacınız hızlı bir veri temizleme iş akışı ise, boyutu biraz fazla gelebilir. Veri Bilimi için R, tidyverse çalışmalarına daha hızlı bir giriş yolu sunarken, bu kitap istatistiğe daha fazla alan tanıyor.

Ne Öğreneceksiniz:

• Vektörler, matrisler, listeler, veri çerçeveleri ve fonksiyonlar oluşturun.
• Koşulları, döngüleri, dosyaları, paketleri ve hata yönetimini kullanın.
• Verileri özetleyin ve kullanışlı yaygın tanımlayıcı istatistikleri hesaplayın.
• Hipotez testlerini yürütün ve ana sonuçlarını yorumlayın.
• Basit ve çoklu regresyon modelleri oluşturun ve test edin.
• Temel ve modern grafiklerle kullanışlı grafikler oluşturun.

En: Hem R programlamayı hem de giriş niteliğindeki istatistiği kapsayan tek bir kitap isteyen öğrenciler ve bağımsız öğrenenler için idealdir. Detaylı açıklamaları, düzenli alıştırmaları ve temel veri yapılarından regresyona ve grafiklere kadar pratik analiz çalışmaları için istikrarlı bir öğrenme sürecini tercih eden okuyucular için en uygunudur.

---

3) R Yeni Başlayanlar İçin

R For Dummies, dili kısa ve kolay anlaşılır derslerle tanıtıyor. Çalışma alanını, vektörleri, listeleri, veri çerçevelerini, formülleri, fonksiyonları, grafikleri ve yaygın istatistiksel görevleri açıklıyor. Örnekler, resmi bir bilgisayar bilimi metnine başvurmadan, alışılmadık sözdizimini aşmak isteyen okuyucular için tasarlanmıştır.

Kolay anlaşılır temposu ilk bakış için faydalı olsa da, bağlantılı sürüm en yeni paketleri veya iş akışlarını yansıtmayabilir. Komutlar farklılık gösterdiğinde okuyucular güncel R ve paket belgelerini kontrol etmelidir. Önce genel bir bakış için bu kitabı seçin, ardından daha derinlemesine çalışma için güncel bir veri bilimi veya pakete özel kitaba geçin.

Ne Öğreneceksiniz:

• R'yi kurun ve temel çalışma ortamını anlayın.
• Vektörler, listeler, faktörler, matrisler ve veri çerçeveleri oluşturun.
• Basit koşullar içeren fonksiyonlar ve kontrol kodları yazın.
• Sık kullanılan veri dosyalarını içe aktarın, temizleyin, özetleyin ve inceleyin.
• Grafikler oluşturun ve etiketleri, renkleri ve düzenleri ayarlayın.
• Örnek veri kümelerine temel testler ve modeller uygulayın.

En: R sözdizimi, veri yapıları, grafikler ve temel istatistikler hakkında sabırlı açıklamalar isteyen tamamen yeni başlayanlar için faydalı bir başlangıç ​​kılavuzudur. Çekingen öğrenciler için yararlı bir ilk genel bakış olsa da, güncel paketleri kullanan okuyucular, basit örnekler üzerinde pratik yaparken güncel çevrimiçi belgelerle birlikte kullanmalıdır.

---

4) R Kullanarak İstatistikleri Keşfetmek

"Discovering Statistics Using R", R örnekleri, açıklamaları, alıştırmaları ve birçok ders kitabından daha samimi bir üslupla istatistiksel akıl yürütmeyi öğretir. Veri keşfi, testler, regresyon, varyans analizi, karma modeller ve sosyal ve davranışsal araştırmalarda kullanılan diğer yöntemleri kapsar.

Kitap, genel R programlamasından ziyade istatistiğe daha fazla zaman ayırıyor. Bu da onu araştırma yöntemleri dersi alan öğrenciler için faydalı kılıyor, ancak esas olarak veri mühendisliği veya yazılım becerileri edinmek isteyen okuyucular için daha az doğrudan bir kaynak haline getiriyor. Mizah ve uzun açıklamalar bazı öğrencilere yardımcı olurken, diğerleri daha kısa bir referans kaynağı tercih edebilir.

Ne Öğreneceksiniz:

• R'de testler çalıştırmadan önce istatistiksel kavramları anlayın.
• Dağılımları, varsayımları, aykırı değerleri ve eksik değerleri dikkatlice inceleyin.
• Grupları t-testi ve varyans analizi kullanarak karşılaştırın.
• Regresyon modelleri oluşturun ve bunların pratik anlamını yorumlayın.
• Kategorik sonuçlar ve tekrarlanan ölçüm verileriyle çalışma
• İstatistiksel bulguları önemli sınırlamaları gizlemeden açıkça raporlayın.

En: Üniversite öğrencileri, araştırmacılar ve analistler için detaylı istatistik öğretimine ve R örneklerine ihtiyaç duyanlara yönelik bir kaynaktır. Sosyal veya davranışsal araştırmalarda çalışan okuyucular için uygundur, ancak günlük R programlamayı öğrenmenin en kısa yolu değildir ve daha uzun açıklamalar için sabır gerektirir.

---

5) R Programlama Sanatı: İstatistiksel Yazılım Tasarımı Turu

"R Programlamanın Sanatı" kitabı, R'yi bir programlama dili olarak ele alıyor. Norman Matloff açıklıyor. veri tipleriVektörler, matrisler, listeler, veri çerçeveleri, fonksiyonlar, ortamlar, nesne sistemleri, simülasyonlar, grafikler, hata ayıklama ve performans.

Kitap eski olduğu için, paket önerileri ve bazı iş akışı ayrıntılarının güncel dokümantasyonla karşılaştırılması gerekiyor. Temel programlama dersleri, okuyucuların R'nin kodu nasıl değerlendirdiğini ve verileri nasıl sakladığını anlamalarına yardımcı oluyor. Sadece rehberli bir tidyverse analizine ihtiyaç duyduğunuzda değil, daha güçlü dil becerileri edinmek istediğinizde bu kitabı seçin.

Ne Öğreneceksiniz:

• Vektörleri, matrisleri, listeleri, faktörleri ve veri çerçevelerini anlayın.
• SCO kullanarak fonksiyonlar yazın.pingOrtamlar ve kapanışlar doğru şekilde
• R'de fonksiyonel ve nesne yönelimli programlama yöntemlerini uygulayın.
• Simülasyonları çalıştırın ve daha kolay analiz için verileri yeniden şekillendirin.
• Sistematik kontrollerle yavaş veya hatalı çalışan kodlarda hata ayıklama yapın.
• R programlarını C ile bağlayın, C++, ve Python

En: Bu kitap, yaygın veri analizi komutlarının altında R'nin nasıl çalıştığını anlamak isteyen programcılar, analistler ve teknik öğrenciler için uygundur. Kodlama konusunda rahat olan okuyucular için idealdir, ancak daha büyük programlar veya analiz araçları oluştururken paket örnekleri ve kurulum ayrıntıları güncel dokümantasyonla karşılaştırılmalıdır.

---

6) R ile Pratik Veri Bilimi

Practical Data Science with R, bir veri projesinin hedefini belirlemekten başlayarak veri hazırlama, model oluşturma, sonuçları kontrol etme ve bulguları sunma aşamalarına kadar olan süreçlerini takip eder. Nina Zumel ve John Mount, pazarlama alanından örnekler kullanmaktadır. iş zekasıRisk ve karar destek sistemleri.

Bu, başlangıç ​​seviyesi bir programlama kursu değil. Yayıncı, temel istatistik bilgisi ve R veya başka bir üst düzey programlama diliyle ilgili deneyim öneriyor. Kitap, veri kalitesi, değerlendirme, yorumlama, dağıtım ve sonucu kullanacak kişilerle iletişim de dahil olmak üzere bir model etrafındaki kararları ele alarak yerini sağlamlaştırıyor.

Ne Öğreneceksiniz:

• İş sorularını ölçülebilir veri bilimi hedeflerine dönüştürün.
• Gerçek proje verilerini yükleyin, inceleyin, temizleyin ve yeniden şekillendirin.
• Karmaşık tahmin modellerini uygulamadan önce faydalı temel değerler seçin.
• Sınıflandırma ve regresyon sonuçlarını uygun ölçütlerle değerlendirin.
• Bulguları teknik ve iş dünyası okuyucularına açık ve anlaşılır bir şekilde sunun.
• Tamamlanmış modeller için dağıtım, izleme ve bakım planlaması yapın.

En: Temel R veya başka bir programlama dilini bilen ve eksiksiz bir proje iş akışı isteyen analistler ve veri bilimciler için idealdir. Özellikle model değerlendirmesi, iletişim, dağıtım ve bakımın, problem tanımlamasının başından son teslimata kadar önemli olduğu iş problemlerinde kullanışlıdır.

---

7) Gelişmiş R (Chapman ve Hall/CRC R Serisi)

Gelişmiş R, R kodunun nasıl davrandığını şekillendiren dil özelliklerini açıklar. Hadley Wickham, veri yapıları, alt kümeleme, fonksiyonlar, ortamlar, koşullar, nesne sistemleri, fonksiyonel programlama, metaprogramlama, hata ayıklama ve performans konularını ele almaktadır. İkinci baskı çevrimiçi olarak mevcuttur ve önceki baskıdaki kart bilgilerine göre daha yeni dil uygulamalarını yansıtmaktadır.

Bu, istatistik veya veri görselleştirme kılavuzu değil, odaklanmış bir dil kitabıdır. Okuyucuların, tartışılan sorunları anlayabilecek kadar R deneyimine sahip olmaları gerekir. Sıradan komut dosyalarının fonksiyonlara, araçlara veya paketlere dönüştüğü ve değerlendirme, bellek ve program tasarımı hakkında düşünmeniz gerektiği durumlarda en faydalı kitaptır.

Ne Öğreneceksiniz:

• Veri yapılarını inceleyin ve hassas alt kümeleme kurallarını uygulayın.
• İşlevleri, ortamları, vaatleri ve tembel değerlendirmeyi net bir şekilde anlayın.
• Koşulları, işleyicileri ve özel hata mesajlarını doğru şekilde kullanın.
• R nesne sistemlerini karşılaştırın ve uygun tasarımları seçin.
• Haritalar ve fonksiyon fabrikaları kullanarak işlevsel kod yazın.
• Yavaş veya verimsiz çalışan kodlarda değişiklik yapmadan önce performansı ölçün.

En: Fonksiyon yazma konusunda deneyimli ve değerlendirme, ortamlar, nesne sistemleri, metaprogramlama ve performans konularında daha derin bir anlayışa ihtiyaç duyan R kullanıcıları için idealdir. Daha büyük betikler, geliştirici araçları veya paketler oluşturan kişiler için en uygunudur. Yeni başlayanlar öncelikle günlük veri yapılarını ve fonksiyon yazmayı öğrenmelidir.

---

8) Herkes için R: Gelişmiş Analiz ve Grafikler

R for Everyone, kurulum ve temel sözdizimiyle başlar, ardından veri içe aktarma, işleme, grafikler, fonksiyonlar, olasılık, istatistiksel testler, regresyon, zaman serileri, makine öğrenimi, raporlama ve paket oluşturma konularına geçer. Jared P. Lander, iş yerinde veri kullanan ancak resmi programlama eğitimi almamış okuyucular için yazmaktadır.

Geniş kapsamı onu kullanışlı bir masaüstü referans kitabı haline getiriyor, ancak bazı bölümler hızlı ilerliyor ve ikinci baskı, mevcut paket değişikliklerinden önce yayınlanmıştır. R For Dummies'e göre daha geniş bir istatistiksel yelpaze sunarken, The Book of R programlama ve istatistiksel temeller hakkında daha uzun açıklamalar veriyor.

Ne Öğreneceksiniz:

• R, RStudio, paketler ve proje dosyalarını kurun.
• Çeşitli veri formatlarını içe aktarın, birleştirin, yeniden şekillendirin ve özetleyin.
• Daha net iletişim için grafikler ve etkileşimli raporlar oluşturun.
• Ortak testleri çalıştırın ve çeşitli regresyon modelleri oluşturun.
• Pratik kümeleme, sınıflandırma ve zaman serisi analizi yöntemlerini keşfedin.
• Tekrarlanabilir raporlar, gösterge tabloları ve yeniden kullanılabilir R paketleri oluşturun.

En: R temelleri, veri çalışmaları, grafikler, istatistikler, modelleme ve raporlama konularını kapsayan geniş bir referans kaynağı arayan analistler, araştırmacılar ve Excel kullanıcıları için idealdir. Geniş kapsamlı bir kaynak isteyen ve düzenli olarak başvuracakları tek bir kitap arayan okuyucular için uygundur, ancak güncel paket dokümantasyonu yine de gereklidir.

---

9) R Paketleri

R Packages, kullanışlı fonksiyonları başkalarının kurabileceği, belgeleyebileceği, test edebileceği ve sürdürebileceği koda nasıl dönüştüreceğinizi açıklar. Hadley Wickham ve Jennifer Bryan tarafından yazılan ikinci baskı, paket yapısı, DESCRIPTION dosyaları, bağımlılıklar, dokümantasyon, testler, web siteleri, sürüm kontrolü ve otomatik kontrolleri kapsar.

Bu kitap, okuyucuların zaten R fonksiyonları yazabildiğini ve projeler kullanabildiğini varsaymaktadır. Açılışta verilen paket örneği, sonraki bölümlerde her bir bölümün açıklanmasından önce tüm süreci göstermektedir. Dilin iç işleyişi için Gelişmiş R'yi seçin; acil hedefiniz güvenilir kodu bir paket aracılığıyla paylaşmaksa bu kitabı seçin.

Ne Öğreneceksiniz:

• Mevcut R fonksiyonlarından çalışan bir paket oluşturun.
• Kodları, verileri, dokümanları, testleri ve meta verileri açık ve anlaşılır bir şekilde düzenleyin.
• İçe aktarmaları, önerileri, sürümleri ve paket bağımlılıklarını dikkatlice yönetin.
• Roxygen2 ve faydalı örnekler kullanarak yardım sayfaları yazın.
• Fonksiyonları test edin ve eksiksiz paket kalite kontrollerini gerçekleştirin.
• GitHub Actions ile web sitelerinizi yayınlayın ve kontrolleri otomatikleştirin.

En: Fonksiyon yazmayı zaten bilen ve yeniden kullanılabilir kodları paketlemek, belgelemek, test etmek ve paylaşmak isteyen R kullanıcıları için uygundur. İş, araştırma, öğretim ve açık kaynak projeleri için idealdir. Tamamen yeni başlayanlar, başlamadan önce daha küçük bir giriş kitabı ile temel R programlamayı öğrenmelidir.

---

10) R'yi Öğrenmek

Learning R, yeni başlayanlara bölüm hedefleri, örnekler, testler ve alıştırmalar aracılığıyla dilin yapılandırılmış bir tanıtımını sunar. Richard Cotton, vektörler, listeler, veri çerçeveleri, fonksiyonlar, dizeler, tarihler, veri temizleme, grafikler, modeller, hata ayıklama, nesne sistemleri, test etme ve paket oluşturma konularını ele almaktadır.

Bu kitap, hızlı bir giriş kılavuzundan daha derinlemesine programlama bilgisi sunuyor, ancak yazılım referansları eski. Okuyucular, kurulum adımlarını ve paket komutlarını güncel belgelere göre kontrol etmeleri koşuluyla, temel R kavramları ve uygulamaları için yine de kullanabilirler. Yeni tidyverse kullanıcıları, ana ders olarak R for Data Science'ı tercih edebilirler.

Ne Öğreneceksiniz:

• Vektörleri, matrisleri, dizileri, listeleri ve veri çerçevelerini kullanın.
• Fonksiyonlar yazın ve program akışını güvenle kontrol edin.
• Dizeleri temizleyin, tabloları yeniden şekillendirin ve eksik değerleri ele alın.
• Base, lattice ve ggplot2 sistemlerini kullanarak grafikler oluşturun.
• Temel modelleri uygulayın ve ana sonuçlarını inceleyin.
• Tekrar kullanılabilir R kodunu hata ayıklayın, test edin, belgeleyin ve paketleyin.

En: Hedefler, testler, alıştırmalar, programlama konuları, grafikler ve giriş niteliğinde modelleme içeren yapılandırılmış bir ders kitabını tercih eden yeni başlayanlar için idealdir. Temel dersler hala faydalıdır, ancak okuyucuların eski kurulum ve paket talimatlarını güncel belgelerle karşılaştırmaları ve eski bir baskıdan öğrenmeleri beklenmelidir.

---

11) R ile Makine Öğrenimi: Tahmine dayalı modelleme için uzman teknikler, 3. Baskı

R ile Makine Öğrenimi, örnek uygulamalar üzerinden tahmine dayalı modellemeyi tanıtıyor. Brett Lantz, veri hazırlığı, en yakın komşular, Bayes yöntemleri, karar ağaçları, kurallar, regresyon, sinir ağları, destek vektör makineleri, kümeleme, model değerlendirme, önyargı ve daha büyük veri araçlarına bağlantılar konularını ele alıyor.

Üçüncü baskı R 3.6'yı hedeflediği için paket sürümleri ve bazı kurulum adımlarının kontrol edilmesi gerekmektedir. Açıklamalar, yaygın algoritmaların ve çözdükleri sorunların net bir haritasını sunmaya devam etmektedir. Okuyucuların başlamadan önce temel R sözdizimini bilmeleri ve örnekleri yeniden üretirken güncel paket belgelerini kullanmaları gerekmektedir.

Ne Öğreneceksiniz:

• R'de makine öğrenimi modellerini çalıştırmadan önce verileri hazırlayın.
• Komşular, ağaçlar, kurallar ve Bayes algoritmalarıyla sonuçları sınıflandırın.
• Çeşitli yaygın regresyon tekniklerini kullanarak sayısal değerleri tahmin edin.
• Sinir ağları ve destek vektör makinesi modelleri oluşturun.
• Pratik kümeleme yöntemleriyle grupları ve örüntüleri bulun.
• Modelleri değerlendirirken önyargıları ve yaygın hataları kontrol edin.

En: Temel R bilgisine sahip ve rehberli örnekler ve küçük uygulama projeleri aracılığıyla sınıflandırma, regresyon, kümeleme, sinir ağları ve model değerlendirmesine pratik bir giriş yapmak isteyen öğrenciler ve analistler için tasarlanmıştır. Üçüncü baskı daha eski bir R sürümünü hedeflediği için güncel paket dokümantasyonunu kullanın.

---

12) R İş Başında: R ile Veri Analizi ve Grafikler

R in Action, dilin temellerini, veri yönetimini, istatistiği ve grafikleri tek bir kursta birleştiriyor. Üçüncü baskı, RStudio, tidyverse araçları, ggplot2, regresyon, hipotez testleri, temel bileşenler, faktör analizi, zaman serileri, raporlama, hata ayıklama ve paket oluşturmayı kapsıyor.

Robert I. Kabacoff, bilimsel ve iş dünyasından örnekler kullanarak, dil teorisinden ziyade uygulamalı istatistik isteyen okuyucular için kitabı faydalı hale getiriyor. Temel matematik ve istatistik bilgisi gerektiriyor ancak önceden R deneyimi gerekmiyor. Geniş kapsamı, odaklanmış bir başlangıç ​​kılavuzundan daha büyük olsa da, referans kaynağı olarak iyi iş görüyor.

Ne Öğreneceksiniz:

• R programını kurun ve analiz çalışmalarınızı RStudio içinde düzenleyin.
• Eksik veya düzensiz verileri temizleyin, yönetin ve inceleyin.
• Temel araçlar, tidyverse ve ggplot2 kullanarak grafikler oluşturun.
• Testleri dikkatlice yürütün ve yorumlanabilir regresyon modellerini oluşturun.
• Zaman serilerini, bileşenleri, faktörleri ve sınıflandırma yöntemlerini inceleyin.
• Raporları oluşturun ve yeniden kullanılabilir analiz kodunda hataları dikkatlice ayıklayın.

En: R programlama dili, tidyverse veri çalışmaları, grafikler, istatistik, regresyon ve tahminleme konularında uygulamalı bir rehber arayan araştırmacılar, analistler ve öğrenciler için idealdir. Dilin iç işleyişi veya paket mühendisliği yerine gerçek analiz problemlerinden alınan örnekleri tercih eden, temel matematik bilgisine sahip okuyucular için uygundur.

R Programlama Kitabı Nasıl Seçilir?

Tamamlamak istediğiniz işlerle başlayın. Yeni bir analist genellikle veri içe aktarma, veri temizleme, grafikler ve anlaşılır raporlara ihtiyaç duyar. İstatistik öğrencisi testler ve modeller hakkında daha fazla açıklamaya ihtiyaç duyar. Deneyimli bir R kullanıcısı ise genel bir giriş yerine dilin iç işleyişine, paket geliştirmeye veya makine öğrenimine ihtiyaç duyabilir.

• Tidyverse veri çalışmaları için: Veri bilimi için R ile başlayın.
• Programlama ve istatistik için: R. Kitabını Seçin.
• Nazik bir giriş için: R For Dummies kitabını inceleyin.
• Daha detaylı programlama için: Önce "The Art of R Programming"i, ardından "Advanced R"i okuyun.
• Paket geliştirme için: Fonksiyonları öğrendikten sonra R paketlerini kullanın.
• Uygulamalı modelleme için: Pratik Veri Bilimi (R ile) veya Makine Öğrenimi (R ile) seçeneklerinden birini seçin.

Kitabın başlığının yanı sıra baskısını da kontrol edin. Temel R kavramları yavaş yavaş eskimeye başlar, ancak paketler, kurulum adımları, raporlama araçları ve önerilen iş akışları değişir. Yapı ve açıklama için kitabı kullanın, ardından komutları güncel resmi belgelerde doğrulayın.

Yeni başlayanlar hangi R kitabıyla başlamalı?

R for Data Science, gerçek veri kümeleriyle çalışmak isteyen okuyucular için en net başlangıç ​​noktasıdır. Bağlantılı bir iş akışı öğretir ve hızlı görsel sonuçlar sunar. Programlama temelleri ve resmi istatistik bilgisi gerektiren bir kurs veya iş söz konusu olduğunda ise The Book of R daha uygun bir seçenektir.

R For Dummies, sözdizimine ve yaygın görevlere daha yavaş bir giriş sunar. Learning R ise daha fazla alıştırma ve programlama kapsamı sunar, ancak yazılım referansları daha eskidir. Bir ana kitap seçin, örnekleri yazın ve pratik yapmak için yanınızda küçük bir veri seti bulundurun.

Uzmanlık Alanında Uzmanlık Kitabı Ne Zaman Seçmelisiniz?

Genel eğitimler sorularınızı yanıtlamayı bıraktığında, uzmanlaşmış bir başlığa geçin. Gelişmiş R, fonksiyonların, ortamların, nesnelerin ve değerlendirmenin neden böyle davrandığını açıklar. R Paketleri, test edilmiş fonksiyonları nasıl kurulabilir yazılımlara dönüştüreceğinizi gösterir. R ile Makine Öğrenimi, tahmin yöntemlerine odaklanırken, R ile Pratik Veri Bilimi, bir model etrafındaki daha geniş projeyi ele alır.

Uzmanlık gerektiren bir kitap, gerçek bir göreviniz olduğunda en iyi sonucu verir. Küçük bir paket oluşturmak, düzensiz bir veri setini temizlemek, iki modeli karşılaştırmak veya bir raporu yeniden oluşturmak gibi işler, bölümleri okuyup uygulamaya geçirmeden okumaya kıyasla eksiklikleri daha hızlı ortaya çıkarır.

Karar

Araştırmamız, farklı R öğrenme ihtiyaçlarına yönelik üç kitap önermektedir. En çok tavsiye edilen kitap pratik veri çalışmalarına odaklanırken, diğer kitaplar istatistik öğretimini ve daha derin dil anlayışını kapsamaktadır.

• Veri Bilimi için R: Veri içe aktarma, temizleme, görselleştirme ve raporlama konularında uygulamalı bir yol izlemek istiyorsanız bunu seçin. Ayrıntılı istatistik eğitimi veya R'nin iç işleyişine dair derinlemesine bir bakışa ihtiyacınız varsa bunu atlayın.
• R'nin Kitabı: R programlamayı ve istatistiği sıfırdan birlikte öğrenmek istediğinizde bunu seçin. Sadece veri analizine hızlı, iş akışına odaklı bir giriş istiyorsanız atlayın.
• Gelişmiş REğer zaten R kullanıyorsanız ve fonksiyonları, ortamları ve nesne sistemlerini derinlemesine anlamak istiyorsanız bunu seçin. Eğer dilin temellerini öğrenmeye devam ediyorsanız atlayın.

SSS