生命科学相关专业入门R语言的参考资料推荐

简介: 生命科学相关专业入门R语言的参考资料推荐

参考资料链接

https://github.com/sib-swiss/first-steps-with-R-training

这个github主页还有好多生物信息学相关的内容

这个是一个关于生命科学领域的2天R语言入门内容,视频内容我没有找到,文本内容都在这个这个链接里,包括PPT,数据和代码都在

主要的内容包括

  • R语言和Rstudio的基本介绍
  • 最常用的数据类型
  • 读取和写出数据
  • 基本的作图内容
  • 基本的数理统计

如果你刚好在学习R语言,非常建议你找来这个资料来学习

image.png

image.png

欢迎大家关注我的公众号

小明的数据分析笔记本

小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记!
相关文章
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
全网最快入门———R语言机器学习实战篇8《主成分分析》
R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
全网最快入门———R语言机器学习实战篇8《主成分分析》
|
4月前
|
并行计算 IDE 数据挖掘
R语言入门:如何安装与配置环境
【8月更文挑战第27天】通过本文的指南,你应该能够顺利安装并配置R语言环境,以便进行数据分析和编程任务。R语言以其强大的功能和灵活的扩展性,成为数据分析领域的重要工具。希望本文能够帮助你入门R语言,并激发你进一步学习和探索的兴趣。随着经验的积累,你将能够充分利用R语言的优势,提高工作效率和数据处理能力。
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
使用R语言进行统计分析:入门与实践
【8月更文挑战第10天】通过本文,我们介绍了使用R语言进行统计分析的基本流程,包括数据加载、数据清洗、描述性统计、假设检验以及数据可视化等关键步骤。R语言以其强大的功能和丰富的包资源,为数据分析师和科学家提供了强大的工具。随着你对R语言的
|
7月前
|
存储 数据处理 数据库
R语言入门:基础语法和数据结构
【4月更文挑战第25天】本文为R语言初学者提供入门指南,介绍R语言起源、安装配置、基本语法、数据类型和结构、数据操作以及统计和图形绘制。R语言是强大的统计分析工具,拥有丰富数据处理功能和活跃社区。通过学习变量赋值、控制结构、向量、矩阵、数组、数据框和列表,以及数据导入导出、筛选修改,可奠定R语言基础。掌握基础后,可进一步探索其在统计计算和图形绘制中的应用。
87 2
|
数据可视化 数据挖掘 项目管理
R 语言入门与介绍
R 语言入门与介绍
86 0
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
数据清洗、数据处理入门!R语言我来了,数据不再零散!
「数据清洗」和「预处理」是数据科学中必不可少的一部分,它们能够帮助我们准确地分析和预测未来趋势。如果你曾经尝试过进行分析或建模,你会发现数据往往不像我们所想象的那样干净、整洁。需要对数据进行仔细的检查、清理和处理,才能真正把数据转变成有用的信息。
513 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享
基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享
319 0
|
存储 数据库 Python
R语言:第一部分 入门
R语言:第一部分 入门
231 0
R语言:第一部分 入门
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
全网最快入门———R语言机器学习实战篇9《因子分析》
R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
全网最快入门———R语言机器学习实战篇9《因子分析》
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
R语言从数据到决策:R语言在商业分析中的实践
【9月更文挑战第1天】R语言在商业分析中的应用广泛而深入,从数据收集、预处理、分析到预测模型构建和决策支持,R语言都提供了强大的工具和功能。通过学习和掌握R语言在商业分析中的实践应用,我们可以更好地利用数据驱动企业决策,提升企业的竞争力和盈利能力。未来,随着大数据和人工智能技术的不断发展,R语言在商业分析领域的应用将更加广泛和深入,为企业带来更多的机遇和挑战。