Otwarte, wolnodostępne i bezpłatne środowisko R zyskuje w ostatnich latach coraz większą popularność, stając się bardzo poważną alternatywą dla wykorzystywanych przez wiele instytucji komercyjnych narzędzi typu SAS, STATA czy SPSS.

Znakomita większość publikacji dostępnych nie tylko na polskim, ale i zagranicznym rynku wydawniczym skupia się jednak na omawianiu sposobów wykorzystywania R-a w różnych zastosowaniach praktycznych (statystyka, analiza danych, obliczenia naukowe, numeryczne, symulacyjne – m.in. w ekonomii, medycynie, naukach technicznych i ekonomicznych) – czyli uczy tak naprawdę obcowania z gotowymi narzędziami.

„Programowanie w języku R” jest doskonałym źródłem informacji dla osób, które chcą dokładnie dowiedzieć się, w jaki sposób takie obliczenia są przeprowadzane, w jaki sposób mieć na nie pełny wpływ oraz – w razie potrzeby – jak oprogramować je samodzielnie. Dodatkową zaletą pozycji są liczne przykłady i ćwiczenia z konkretnych działów matematyki, informatyki i statystyki, na których styku można uplasować analizę danych.

Książka skierowana jest zarówno do osób, które już wykorzystują R-a w swojej pracy, jak i tych, które chcą dopiero poznać to środowisko. Będą nią zainteresowane osoby, które nigdy nie programowały w żadnym języku, znają R-a wybiórczo (książka stanowi kompletny kurs programowania prowadzący do poziomu zaawansowanego), jak i takie, dla których R jest kolejnym narzędziem (język R jest bardzo odmienny od najczęściej stosowanych w praktyce języków C/C++/C#/Java).

Rozdziały:

Podstawy R
1. Srodowiski R i progra RStudio
2. Podstawowe typy atomowe: wektory i NULL
3. Operacje na wektorach
4. Listy
5. Funkcje
6. Modyfikacja przepływu sterowania
7. Atrybuty obiektów
8. Typy złożone

Przygotowanie danych
9. Przetwarzanie napisów
10. Przetwarzanie plików

Wizualizacja wyników
11. Niskopoziomowe operacje graficzne
12. Wysokopoziomowe operacje graficzne
13. Generowanie raportów przy uzyciu pakietu knitr

Zastosowania R
14. Metody numeryczne i obliczenia naukowe
15. Symulacje i wnioskowanie statystyczne

Zagadnienia zaawansowane
16. Zarządzanie środowiskiem R
17. Środowisko
18. Syntaktyka i semantyka języka R
19. Pielęgnowanie kodu
20. Programowanie zorientowane obiektowo
21. Co dalej?