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写在前面✍️
在生物信息学和数据科学的世界里，R语言是一把不可忽视的“神器”。它不仅是统计学的首选工具，更以其强大的可视化能力和丰富的扩展包闻名。作为一名生物医学研究员，我开始深入学习R的初衷，是为了处理日益增长的复杂数据分析需求。
这个系列不仅是记录我学习R语言的旅程，也希望能为其他对R感兴趣的小伙伴提供一些参考和灵感。与其说是一个教程，不如把它看作是一份成长日志——记录那些“哦，原来是这样的！”瞬间，也分享自己在学习路上的坑与经验。
同样，这不会是完美的系列，因为R的世界太广阔，我的视野有限，可能会遗漏许多内容。但我会尽力呈现最核心、最实用的部分，同时加入一些有趣的小项目和实际应用案例，让学习不那么枯燥。
如果你和我一样，正在摸索如何用R语言打开数据科学的大门，那就一起来吧！探索的路上，总会有新的惊喜。😊
探索数据世界的另一把钥匙：R语言。
你将收获什么？✨
- 从零开始的R语言学习记录，适合入门者和进阶者。
- 真实的学习笔记，包含技巧分享和避坑指南。
- 一些实践小项目，如数据分析、可视化和统计建模。
- 与R学习者的互动，交流经验与灵感。
系列内容一览 📖
1. 入门篇 🐾
- 为什么选择R语言？
- R语言的安装与基础环境设置。
- RStudio初体验：窗口功能和快捷操作。
2. 基础篇 🔑
- 基本数据类型与结构：向量、矩阵、列表、数据框。
- 基础数据操作：子集、排序、合并与过滤。
- 初步数据可视化：barplot、histogram与基础图形。
3. 进阶篇 🚀
- 数据清洗与处理：dplyr和tidyr基础。
- 数据可视化进阶：ggplot2完整入门。
- 编写函数与脚本：提高代码复用率。
4. 应用篇 💡
- 实战案例：分析一组生物学数据。
- 统计学模型基础：线性回归与方差分析。
- 制作研究报告：Markdown与R Markdown整合。
5. 延展篇 🌍
- R语言的扩展：了解Shiny构建交互式Web应用。
- 高效的R语言学习路径与资源推荐。
- R语言在生物信息学中的应用场景。
学习资源分享 📚
- 官方文档： R Project 官方网站 学习R语言的核心起点，详细且权威。
- 书籍推荐： 《R for Data Science》 R学习者的经典书籍，深入浅出。