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    Awesome R Learning Resources

    R Learning Resourcesを扱う資料や関連プロジェクトをまとめたAwesomeリストです。

    目次

    トピック分野

    R の総合チュートリアル

    • Data Flair - 初級、中級、上級の技能レベル別にまとめられたチュートリアル。
    • Fabio Votta による R 入門コース - パート1 - 演算子、オブジェクト、関数、演習、データフレームに分けた楽しい R プログラミング入門。
    • Fabio Votta による R 入門コース - パート2 - janitor、tidyr、dplyr を使うデータ操作とクリーニングを扱う楽しい R プログラミング入門。
    • R によるデータ分析入門 - R、tidyverse、統計概念を紹介する動画、スクリプト、演習付きの講義シリーズ。
    • R CODER - 入門、データ構造、データラングリング、プログラミング、入出力、グラフィックスに分類され、R の学習開始に必要な基礎を詳しく扱うチュートリアル。
    • Tutorials Point - R チュートリアル、データインターフェース、チャートとグラフ、統計例、便利な資料に分類され、R の学習開始に必要な基礎を詳しく扱います。

    関数

    • stat.berkeley - 関数入門 - Integrating Computing into the Statistics Curricula（U.C. Berkeley）の主催者による R 言語の関数入門。

    ジェネラティブアート

    • 12 Months of aRt - William Chase が2019年に始めた、毎月すべて R で新しい作品シリーズを制作するプロジェクト。技法の探求、アルゴリズム開発、各月の制作過程を詳述した記事を収録します。

    データの結合

    • dplyr を使った R でのデータ結合 - DataCamp のコースノート。変更結合、フィルター結合、集合演算、データの組み立て、高度な結合を扱います。著者：William Surles。

    数学

    Shiny

    空間データ

    可視化

    Web スクレイピング

    データラングリング

    未分類

    ブログ

    • Alex Cookson - 美しい可視化と読みやすい R 概念の解説を制作。書籍、映画、ミュージカルなどメディア関連データに特に関心があります。
    • Avery Robbins - 自身に役立った有用なものを学び共有しています。この Web サイトは、役立つ知識、アイデア、ヒントを積極的に共有するためのものです。
    • Tony ElHabr - 主にエネルギー市場とスポーツ分析に関心があり、詳細なチュートリアル、プロジェクト解説、プレゼンテーションを掲載しています。
    • Cédric Scherer - 計算生態学の学位を持つフリーランスのデータ可視化専門家。あらゆる分野・目的・スタイルの可視化を制作し、可視化原則、R、ggplot2 を定期的に指導しています。
    • Data Imaginist - データサイエンティストからソフトウェアエンジニアへ転じた Thomas Lin Pedersen が、研究者とその生成データの関わりを改善することに注力しています。
    • Data meets Narrative - Rebecca Barter は、電子健康記録や保険請求など、複雑で乱雑、ときには不合理なデータセットの理解を楽しんでいます。「一見複雑な」概念を平易な英語で説明することと、複雑なデータの背後にある物語を探ることに情熱を注いでいます。
    • HighlandR - John Mackintosh がデモやワークショップ、仕事で学んだメモ、チャート改善、現在の業務では使っていない技法や技術を紹介するブログ。
    • Julia Silge - RStudio でオープンソースのモデリングツールに携わるデータサイエンティスト兼ソフトウェアエンジニア。美しいチャート、統計プログラミング言語 R、Jane Austen、ブラックコーヒー、赤ワインを愛好しています。
    • Musings on R - Martin Chan による R とデータサイエンス全般のブログ。dplyr と data.table の比較、Shiny、ggplot、データクリーニング、RStudio、R 利用者へのインタビュー、Web スクレイピングなどを扱います。
    • rweekly - Bruce Zhao、Colin Fay、Eric Nantz、Hao Zhu、Jon Calder、Jonathan Carroll、Maëlle Salmon、Ryo Nakagawara、Wolfram Qin による R コミュニティ全体の週間更新。
    • r-bloggers - Tal Galili が設立した、R について英語で書くブロガーの投稿を集約するサイト。R ブロガーと利用者がつながり、R ブログ界を追うのに役立ちます。
    • Ryo Nakagawara - データサイエンティストとして、R と SQL による報告分析・ソフトウェア開発を通じ、ACDI と VOCA のデータパイプライン改善、R パッケージ、再現可能レポート、ダッシュボード、Shiny アプリの作成に取り組んでいます。
    • Statistics Globe - Joachim Schork が統計知識を共有し、ほかの統計家やプログラマーとの議論を通じて自身の技能を高めるために始めたプラットフォーム。
    • Stats and R - 統計学博士の Antoine Soetewey が、データを扱う研究者と実務家による重要な統計概念の理解と R での応用を支援するブログ。

    書籍

    • A Sufficient Introduction to R - プログラミング未経験者を、R を使った実用的な技能レベルへ導く書籍。著者：Derek L. Sonderegger。
    • An Introduction to Statistical Learning - 統計的学習手法の入門書。著者：Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie、Robert Tibshirani。
    • Advanced R - 言語への理解を深めたい R プログラマーと、R の違いや特徴を理解したい他言語経験者向け。演習解答 著者：Hadley Wickham。
    • An Introduction to R - Bill Venables と David M. Smith が Adelaide 大学在籍時の1990〜92年に記した S と S-Plus 環境のノートを基にした R 入門。
    • An Introduction to R - 統計計算と研究のための強力で柔軟な対話型環境 R の利用を紹介します。著者：Alex Douglas、Deon Roos、Francesca Mancini、Ana Couto、David Lusseau。
    • Answering Questions with Data - 心理学専攻の学部生向けに入門統計を教える無料教科書。数学への苦手意識を考慮し、算術計算に伴う不安を軽減します。著者：Matthew J. C. Crump。
    • Data Science in a Box - データ取得・ラングリング、探索的データ分析、可視化、推論、モデリング、結果の効果的な伝達を扱うコース。
    • Data Science in Education Using R - 教育データサイエンスの道具として R を使う方法を学ぶ書籍。著者：Ryan A. Estrellado、Emily A. Bovee、Jesse Mostipak、Joshua M. Rosenberg、Isabella C. Velásquez。
    • Efficient R programming - 一定時間内に R でできる仕事を増やす、計算効率とプログラマーの効率を扱います。著者：Colin Gillespie、Robin Lovelace。
    • Engineering Production-Grade Shiny Apps - 本番環境へ送る Shiny アプリケーションの構築工程を扱います。著者：Colin Fay、Sébastien Rochette、Vincent Guyader、Cervan Girard。
    • Exploratory Data Analysis with R - R でデータを要約するための重要な探索的手法。通常は正式なモデリング前に適用し、より複雑な統計モデルの開発に役立てます。著者：Roger D. Peng。
    • Forecasting: Principles and Practice - 予測手法を包括的に紹介し、読者が各手法を適切に使うための十分な情報を提供する教科書。著者：Rob J Hyndman、George Athanasopoulos。
    • Geocomputation with R - コンピューターで地理データを扱う書籍。地理データの読み書き・操作、静的／対話型地図、現実の問題を解く地理計算、地理現象のモデル化を教えます。著者：Robin Lovelace、Jakub Nowosad、Jannes Muenchow。
    • ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis - 多数のサンプルコードとグラフィックスによる ggplot2 の実践的入門と、その基礎となる文法の解説。著者：Hadley Wickham。
    • Happy Git and GitHub for the useR - Git の導入、GitHub・シェル・RStudio IDE との連携、主要ワークフロー、日々の R／R Markdown 作業への統合を具体的に説明します。著者：Jenny Bryan、STAT 545 TAs、Jim Hester。
    • Introduction to Data Science - Data Analysis and Prediction Algorithms with R - HarvardX Data Science Series の講義ノートを基に、実世界のデータ分析課題に役立つ概念と技能を紹介。確率、統計推論、線形回帰、機械学習、R、dplyr、ggplot2、caret、UNIX/Linux シェル、Git/GitHub、knitr と R Markdown を扱います。著者：Rafael A. Irizarry 教授。
    • Introduction to Probability and Statistics Using R - 3部構成で、導入と記述統計、集合から多変量分布までの確率、標本分布を経て点・区間推定、仮説検定、応用統計へ進む推測統計を扱います。著者：G. Jay Kerns。
    • Introduction to R & Spatial Data with Raster and Terra - どのような状況でも R を使うために必要な内容を重視した簡潔な入門。著者：Robert Hijmans 教授。
    • JavaScript for R - JavaScript をデータサイエンスのワークフローへ取り入れる多くの利点を示します。著者：John Coene。
    • Learning Statistics with R - 心理学部生向けの一般的な入門統計授業の内容を、R 統計ソフトウェアの利用に重点を置いて扱います。著者：Danielle Navarro。
    • Mastering Shiny - Shiny をより深く理解したいアプリ作者向けで、Shiny オンラインドキュメントを補完する書籍のオンライン版。著者：Hadley Wickham。Mastering Shiny 演習解答
    • Modern R with the tidyverse - 第1〜7章で R をすばやく効率的に使えるようにし、第8章以降で R プログラミングを中心とした高度な内容を学びます。著者：Bruno Rodrigues。
    • Modern Statistics with R - データのラングリングと探索から推論・予測モデリングまで、多数の例と解答付き演習200問以上を収録。著者：Måns Thulin。
    • Practical Data Science with R - 実践重視の視点で、プロジェクト計画、データ収集・探索、モデリング、デプロイ、成果共有までのデータサイエンス工程を扱います。著者：Nina Zumel、John Mount。
    • Practical Regression and Anova using R - 回帰と分散分析の実践を重視し、利用可能な手法と、より重要な適用時期を学びます。著者：Julian Faraway。
    • Practicals and Exercises - 著者の講義内容の一部を復習し、R でデータを扱うほかの基本概念を紹介する演習集。著者：Charles DiMaggio, PhD。
    • Quantitative Politics with R - さまざまな政治データの収集、研究、提示に R を使う方法を分かりやすく紹介します。著者：Erik Gahner Larsen、Zoltán Fazekas。
    • R Cookbook, 2nd Edition - 個別の問題を解決する多数のレシピを収録。各レシピは解決策の短い紹介と、その仕組みを理解するための解説で構成されます。著者：James (JD) Long、Paul Teetor。
    • R for Data Science - データを R へ取り込み、適切な構造に整え、変換、可視化、モデル化する方法を教えます。演習解答 著者：Garrett Grolemund、Hadley Wickham。
    • R Packages - 他の人が簡単にダウンロードして使えるパッケージへコードを変換する方法。著者：Hadley Wickham。
    • R Programming for Data Science - Johns Hopkins Data Science Specialization の教材を使って R プログラミングの基礎を解説。著者：Roger Peng。
    • R Tutorial – R でデータサイエンスの達人になる - R の重要な概念を巡るツアー。初心者の学習開始と、経験者の技能の復習・向上に役立つシリーズ。
    • Statistical Inference via Data Science - データサイエンティスト、統計家、データジャーナリストなどが行う方法で、データ分析と問いへの回答を実践するためのやさしい入門。著者：Chester Ismay、Albert Y. Kim。
    • Supervised Machine Learning for Text Analysis in R - テキストデータから世界を予測する、テキスト向け教師あり／予測モデリングに焦点を当てます。著者：Emil Hvitfeldt、Julia Silge。
    • Text Mining with R - tidytext パッケージなどの tidy ツールによるテキストマイニング入門。著者：Julia Silge、David Robinson。
    • The Art of R Programming - R でのソフトウェア開発を学びたい人向け。著者：Norman Matloff。
    • The Book of R - 一般的な統計分析とともに R 統計ソフトウェア環境を穏やかかつ有益に紹介し、専門家へ進むための基盤を提供します。演習解答 著者：Tilman M. Davies。
    • The R Inferno - R の難所、特異点、罠、不具合に関する書籍。著者：Patrick Burns。
    • The R Language - R 言語の作者による R 入門。
    • Tidy Modeling with R - R でモデル構築を行う新しいソフトウェア群の利用ガイド。

    実践コミュニティ

    実践コミュニティとは、共通の関心や情熱を持つ人々が定期的に交流し、実践をより良くする方法を学ぶ集団です。

    • TidyTuesday - 意味のあるチャートを作るためのデータ要約・整理の理解を重視した、R エコシステム向けの週次データプロジェクト。
    • R for Data Science (R4DS) Online Learning Community - Garrett Grolemund と Hadley Wickham の R for Data Science を学ぶ人とメンターが集まる支援的で応答性の高いオンライン空間として Jessie Mostipak（@kierisi）が設立。現在は、あらゆる技能レベルの R 学習者が協力して技能を高めるコミュニティです。

    Podcast

    • Not so Standard Deviations - Roger Peng と Hilary Parker が、学術界・産業界におけるデータサイエンスとデータ分析の最新動向を語る Podcast。
    • The R-Podcast - R を活用して革新的で堅牢なデータ分析を行うための実践的な助言。ホスト：Eric Nantz。

    YouTube

    • Andrew Couch - モデリング、関数作成、ダッシュボード、予測などを扱います。
    • Ben Stenhaug - データの保存・読み込み、purrr の map 関数、t検定、項目反応理論、R と tidyverse の基礎などを扱います。
    • Cédric Scherer - ggplot2、Shiny など R 関連トピックとデータ可視化全般についての講演・セミナー集。
    • Colin Quirk - 正規表現、データ型、Shiny、gganimate などを扱います。
    • Data Analysis and Visualization Using R - オンラインコース「Data Analysis and Visualization Using R」のトピック。
    • Data Science with Tom - 時系列、ggraph と tidytext による単語関係分析、tidymodels などを扱います。
    • David Jablonski - UC Berkeley R Bootcamp の再生リストで、R の基礎、データ処理、計算、プログラミング、グラフィックス、ワークフロー、統計を扱います。
    • David Robinson - EDA のグラフ、データ操作、アニメーション地図、可視化、テキストマイニング、時系列、予測、回帰、ブートストラップ、パッケージ開発、ネットワークグラフ、ANOVA、JSON、シミュレーション、生存分析、tidymetrics などを扱います。TidyTuesday の詳細なスクリーンキャスト注釈はこちら。
    • Dean Attali - Shiny と、そのデバッグに関する複数の動画。
    • Dragonfly Statistics - 数値計算、ランダムウォーク、マルコフ連鎖、カテゴリ変数のエンコード、確率、相関プロット、特徴量エンジニアリング、時系列、二値分類器、モデル、data.table、混同行列、機械学習、ジオコーディング、要約統計、シミュレーションなど。
    • IDG TECHtalk - 「Do More with R」再生リスト。Shiny、data.table、API データ取得、R での Git/GitHub、自作パッケージ、R コード内の Python 実行、RStudio アドインとショートカット、ダッシュボード、flexdashboard を扱います。
    • Julia Silge - 予測テキストモデリング、欠損値補完、tidymodels、感情分析、多項分類、主成分分析、前処理とリサンプリングなど。
    • Lander Analytics - 多様なトピックについて、さまざまな専門家が行う詳細な講演。
    • MarinStatsLectures - 記述統計、ANOVA、ブートストラップ、線形回帰、二変量解析、確率分布など。
    • Numyard - データフレーム、for ループ、基礎数学、ベクトル、リスト、関数作成、データ型、ランダムサンプリングなど。
    • R Programming 101 - R によるデータ分析・統計分析の教育動画。データクリーニング、操作、可視化、統計分析、機械学習、AI を扱います。
    • Richard Webster - paste 関数、apply 系関数、while・for ループ、条件文、可視化、NA の除去、データ結合など。
    • RichardOnData - R 再生リスト。dplyr によるデータ操作、ggplot2 と ggThemeAssist による可視化、データ型と構造、base R の重要関数、lubridate の日時処理、forcats の因子処理、stringr のテキスト操作を扱います。
    • Shiny Developer Series - 成長を続ける Shiny エコシステムの革新的なアプリやパッケージと、その優れた開発者を紹介するシリーズ。
    • Simplilearn - 初心者向け R Programming 再生リスト。データサイエンス、チャート、可視化、アルゴリズム、ビジネス分析、回帰、ランダムフォレスト、SVM、クラスタリング、時系列、モデリング、分析手法など。
    • Statistics Globe - R 使用時によくある問題の解決方法を示す短く詳細なチュートリアル。データ形式、並べ替え、文字列、ggplot2 などを扱います。
    • StatistikinDD - 効率的な R プログラミング（並列実行など）、可視化、回帰分析の再生リスト。
    • StatQuest with Josh Starmer - R の統計・機械学習再生リスト。主成分分析、ランダムフォレスト、回帰、ROC と AUC、リッジ、Lasso、Elastic Net を扱います。
    • TidyX - TidyTuesday プロジェクトのコードを選び、関数の働きを含め1行ずつ解説するスクリーンキャスト。作成した可視化を分解し、同様の方法を別のデータセットへ応用する方法も説明して、より多くの人の R 学習と TidyTuesday 参加を支援します。

    コントリビューション

    • コントリビューションをいつでも歓迎します。このリストへの貢献方法は contributing.md をご覧ください。

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