測試結果： Linux Windows

這是一個以著重於實作，一個動態的R 語言在地化中文教材。這份教材的內容涵蓋：

1. 使用R 的基本使用知識
2. 如何用R 讀取資料與讀取中文
3. 如何用R 從公開資料中萃取資訊
4. 如何用R 整理資訊
5. 如何利用R 將整理好的資訊繪製統計圖表與地圖

這個教材具有挑戰性，每一個關卡的大魔王都有一定的難度。如果你已經有程式語言的基礎或是喜歡自我挑戰，那這份教材很適合同學自學，並且大概會花你12~18小時的時間。

如果你已經有R 語言的基礎，我建議你可以先完成Hello-DataScienceAndR之後，從01-RBasic-07開始學習中文處理與資料處理相關的知識，這段內容我自以為勝過大部分的R 教材。

如果你完全沒有程式的經驗，我建議你可以挑戰看看，但是請儘量善用聊天室（你可以點選右下角的Open Chat或造訪：http://gitter.im/wush978/DataScienceAndR）。如果仍然完全無法理解R 語言的邏輯，就麻煩你先參加其他的實體課程後再回來學習。

這份教材具有以下的特色：

1. 完整。由於教材是參考CRAN上介紹R 的官方文件：An Introduction to R所撰寫的，同學即使只有使用這份教材學R ，即可獲得所有用R 所需要的所有知識。
2. 在地化的中文資料處理。教材是特別針對處理台灣的Open Data所設計，所以會涵蓋所有要載入中文資料所需要的知識。網路上雖然已經有很多很棒的R 教材，但是他們通常沒有描述如何處理中文資料。
3. 新。在2012年以後，R 的成長是非常快速的，所以教材會納入許多近年來被R 社群證實很棒的套件們。
4. 套件的使用與探索。R 的一大優勢就是蓬勃的套件系統。雖然教材中無法介紹所有的套件，但是會教同學如何探索一個第一次接觸的R 套件。
5. 互動。我們基於R Community貢獻的R 語言套件swirl 所撰寫的互動式學習環境，可以讓同學以最貼近實際使用R 的狀況來學R
6. 教材設計。每個單元的開始，我們設計大量的操作讓同學是透過用肌肉來記憶R 的指令。並且在單元的最後都擁有來自實務且具有挑戰性的關卡。
7. 自由。老師們可以很方便與自由地將本教材整合至您的教案之中。有興趣的老師請參考：教師專區

請有參加實體課程的同學打開： http://server.datascienceandr.org:28787

並依照課堂上給的帳號密碼登入。

有興趣的同學也歡迎聯繫我們（無論是在聊天室或是來信：wush@datascienceandr.org），取得線上體驗的帳號密碼。

同學可以參考以下的上手影片：

或是依照以下的動作快速設定學習環境：

1. 安裝R
2. 安裝Rstudio(Windows 使用者請安裝Rstudio或自備能夠編輯UTF-8 編碼的編輯器，OS X 與Linux使用者可依據自己喜好決定是否使用Rstudio)
3. 打開R ，執行：source("http://wush978.github.io/R/init-swirl.R")（如果是網路環境受到限制，只能使用80 port 的同學，請參考 https://gist.github.com/wush978/957d8bee92f78f6c0aead949609f921d中的指令進行安裝）
4. 輸入library(swirl);swirl()後即進入教學環境。
5. 進入00-Hello-DataScienceAndR課程檢查你的電腦能不能執行本教材的所有功能，並瞭解本教材所提供的功能。

有興趣了解安裝細節的同學，請操考：

• Windows
• Mac OS X
• Ubuntu

安裝上有問題，或是在執行00-Hello-DataScienceAndR不順利的同學請到求助專區取得協助

在輸入swirl()之後，同學即進入R 的互動式學習環境(swirl環境)。請參考以下動作做操作：

ps. 如果你之前有進行過swirl的課程，swirl會出現下圖的選項詢問你是否要接關。請根據你的需求作答：

如不接關，請選取：No. Let me start something new.

目前主要課程分成以下三塊：

• 01-RBasic區：講解R 語言的基礎知識與使用方法。所有以下的課程都需要知道RBasic的知識。
• 02-RDataEngineer區：講解載入資料至R 語言，以及清理、整理資料的所需知識。
• 03-RVisualization區：介紹R的視覺化功能

其他的課程，同學可以視自己的興趣決定要不要完成

• Optional-RProgramming區：介紹R 語言的程式功能。
• Optional-RDataMining區：介紹R 語言在Data Mining中常用的套件。
• Optional-RStatistic區：搭配實體課程所使用的swirl課程，不建議同學自行使用

有問題的朋友，麻煩先註冊一個Github帳號後，可以到以下地方討論：

• Issue回報區
• Gitter聊天室：

這個Repository主要是為了準備我在臺大的資料科學課程，幫陳老師講的兩堂R 的課程。課程素材主要就是投影片和swirl。內容則是參考CRAN上介紹R 的官方文件：An Introduction to R。 另外也要感謝社群中所有有參與籌備資料科學愛好者年會2015的同伴。

以下連結記載swirl中的課程內容(sha-hash: 4636e186 版本)

• 00-Hello-DataScienceAndR
• 01-RBasic-01-Introduction
• 01-RBasic-02-Data-Structure-Vectors
• 01-RBasic-03-Data-Structure-Object
• 01-RBasic-04-Factors
• 01-RBasic-05-Arrays-Matrices
• 01-RBasic-06-List-DataFrame
• 01-RBasic-07-Loading-Dataset
• 02-RDataEngineer-01-Parsing
• 02-RDataEngineer-02-XML
• 02-RDataEngineer-03-JSON
• 02-RDataEngineer-04-Database
• 02-RDataEngineer-05-Data-Manipulation
• 02-RDataEngineer-06-Join
• 03-RVisualization-01-One-Variable-Visualization
• 03-RVisualization-02-Multiple-Variables-Visualization
• 03-RVisualization-03-ggplot2
• 03-RVisualization-04-Javascript-And-Maps
• Optional-RProgramming-01-Loop-And-Condition
• Optional-RProgramming-02-Function
• Project-ROpenData-Power-GDP

以下連結是課程中使用的投影片

• RBasic-Introduction
• RBasic-DataStructure
• RDataEngineer-Introduction
• RVisualization-Introduction

Data Science and R由Wush Wu、Chih Cheng Liang和Johnson Hsieh製作，以創用CC 姓名標示-相同方式分享 3.0 台灣 授權條款釋出。

如果你認為這份教材有確實幫助到你，很歡迎捐贈一元以上的金額並留言給我們。

了解這份教材對大家的貢獻，是我們開發這套教材的動力。