大家好，你的R语言小天才已上线。
本人研0就被导师逼着自行学习R语言，期间学习经历孽缘如下：
入门——退坑——入门——退坑——再入门——脱发——精通——真香警告。
期间虽然经历了很多次崩溃、被劝退的瞬间，但是上手之后就真香了！
有点夸张地说，我靠一手溜到起飞的R语言，连发SCI，顺利毕业，打破万年主治的魔咒，走向了人生巅峰。
我的口号是：不会写代码的医生不是好科研狗，接下来，我将通过这篇文章帮医学小白整活R语言。
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医学人为啥要学R语言？
很多人问，世界上那么多好用又好学的软件，医学人为啥必学R语言呢？
1. 统计+可视化两大无敌功能，拿捏！
统计方面，这方面是R的核心大本营，R语言最初就是统计学家开发的，所以R的社区中，有着非常多的统计学家开发的R包。
如果你有在统计方面领域的需求，基本都能在R中找到相对于的包，这方面，Python是远不及R的。
可视化方面，这方面也是R的长处，ggplot2包，作图能达到专业级别的水准，Python中的库也不弱，matplotlib,seaborn,pyecharts等等。
但是总得来说，R语言在可视化方面，要略胜Python一筹。
如果你是医学或者生信专业的，R语言绝对是必学的。如果你是做数据科学领域的，R绝对是你的必备技能之一，相信我，不然我也不会学R了。
很多人问，那只学R语言可以吗？我内心OS：左手Python，右手R，小孩子才做选择，成年人选择全安排上！
2、离了R语言，医学人寸步难行，拿捏！
临床医生科研本就薄弱，做实验攒数据劳心劳力，梦想升主治医师，评职称拿基金全要拼SCI文章！
好不容易得到测序数据，聚类分析，富集分析还是不会做，想用R语言分析基因芯片和TCGA数据，但是不知道如何入手？
想做高水平的科学数据分析图，但是连个热图都画不出来？
我用我10年的医学实战经历告诉大家，想要高效解决以上问题，没有一手溜到起飞的R语言拯救科研菜狗真不行！
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医学人如何避免被R语言劝退?
我担心的不是你要不要学，而是会不会中途被劝退！
很多自学的医学小白，在入门R语言的路上，会被一个又一个大大小小的坑劝退，于是，我总结了避免半途而废的R语言学习思路，请大家自觉按以下实战经验前行，
具体解法就是：把学习R语言当成基础语法+应用训练的闯关游戏，分阶段完成任务，坚持到最后一关，就是人森赢家。
第一关
首先准备几本写R基础语法的书，例如《R语言实战》和《R语言医学数据分析实战》，书不在多，不吃灰就行。
老老实实照着书本，把书上涉及到的代码一一敲入电脑——运行——出错——仔细查看代码哪里错了——错误自己先找找看，不行就去各大社交网站，学习小组，请教大佬。
按照这个基础步骤，直到运行正常，你就过了一个关卡。
在查错这一步，一定要仔细记笔记，笔记按照R的基础语法来记，例如R语言的编辑器，R语言的数据类型，R语言的循环，函数构建等，这个周期估计会很漫长且枯燥。但是，记笔记这一步非常重要，不要忽视！
如果涉及到一些统计学的东西看不懂，就跳过，先不看，可以避免中途被劝退的概率。
第二关
过了这一关，就到了对R语言的实战环节，我发现很多自学小白，即使跟着基础R语言教程学会了R的语法，也不知道如何用R将医学领域的一些思想变成代码。
搞懂它，但不会用它来书写也不行。实战环节，可以从网上搜集一些R语言实际运用的案例，例如GEO数据挖掘，把这些教程从头到尾自己敲一遍，做好笔记，涉及到的R语言知识点，就去之前记的笔记里寻找，如果笔记里没有相关，就补充上去，遇到不懂的函数，一定要勤看文档。
第三关
恭喜你坚持到现在克服了一个又一个大大小小的BUG，掌握了必备知识点。如果还想精进，就好好研究一下，如何用R进行统计学分析，把统计学原理搞懂。
建议去一些知名公共课补下所需的东西，或是去查相应的资料，里面会涉及到统计学原理，线性代数等，完全可以把R语言课程从头到尾学一遍，基本上就可以卷过很多同行了。
第四关
学习过程就是坚持的过程，一定要坚持到R语言派上用场，且能够达到自己发SCI、工作晋升所需的地步，语言工具的重要性才能真正体现。
反过来看，如果没有实际毕业、晋升的驱动，必须用到R语言助攻，纯粹靠自己去学习，很多人是无法坚持闯关到最后的。闯到最后一关的我，也收到了来自R语言的大力回馈，等你发完SCI,你就知道它有多香了！
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如何一口气学完R语言？
众所周知，R语言在数据分析界是当之无愧的“瑞士军刀”。内置了海量统计函数，你可以利用它，对数据进行快速的交互分析。
通过R语言，你不仅能做出很多高质量的美腻又直观的数据图，还能巧借他人数据，“无中生有”的获得可用于发表SCI的研究数据。
真可谓是，R语言在手，年输出SCI过3篇并不罕见。
R语言对临床和科研兼顾的医学工作者来说，虽然是项必GET技能，但是，很多医生医学生苦于没时间，三天打鱼两天晒网，很难一口气学完R语言。
为了让大家快速上手R语言，解螺旋现0元包邮送给大家一本《R语言医学数据分析实战》，让你通过这本书一口气学完R语言。
这是一本让万千医学人无比心动的书，心动理由如下：
心动理由一：作者教学功底强大，课程超全超实用
作为一本R语言百宝书。这本书的作者长期在医学院校讲授医学统计学，具有丰富的教学经验；在介绍统计方法时，不拘泥于烦琐的细节，而是让你看到问题的本质和整体结构，并很快获取重要信息。
一起看看这本书的内容有多全面：本书共分为14章。
第1章～第3章介绍了R语言的基本用法
第4章介绍了数据可视化
第5章介绍了基本的统计分析方法
第6章～第8章介绍了医学研究中常用的三种回归模型
第9章介绍了生存分析的基本方法
第10章～第12章介绍了几种常用的多元统计分析方法
第13章介绍了临床诊断试验的统计评价指标和计算方法
第14章介绍了在医学科研实践中常用的Meta分析方法
医学人需要用到的R语言操作，全覆盖！你不仅能掌握使用R及相关包快速解决实际问题的方法，还能更深入地理解数据分析。
先别说现在学不学，先收藏起来吃灰，遇到不会的再回来翻也是不错的选择。
心动理由二：大量实战案例讲解，对零基础医学小白超友好
手把手带你掌握R及相关包使用方法，快速解决实际问题的方法，还能更深入地理解数据分析。以医学数据为例，讲解如何使用R进行数据分析，结合大量精选的实例对常用分析方法进行了深入浅出的介绍，以帮助你解决医学数据分析中的实际问题。
让有研究基础的医学生和零基础小白都能够轻松玩转R语言。
心动理由三：课后习题实战，实用又高效
书中不仅配有大量的案例解析和程序示例，每一章都配有练习题，书末附有习题的参考答案。这样安排，既方便教学，也方便了零基础小白及时检验自己的学习成果。
心动理由四：贴心附带源程序+函数索引
书中示例和习题解答的源程序可以从异步社区下载，同时配套提供彩图。函数名的索引附在书后以方便读者速查。
精学这本书，你将收获：
比较扎实的R语言基础
能够用R语言进行数据分析
能够用R语言进行SCI美图制作
能够高效发SCI实现轻松毕业，升职加薪
适合人群：
临床医学、公共卫生
其他医学相关专业的本科生和研究生
零基础想要学习R语言的入门者
写论文发文章急需用R语言统计和作图的科研人员
我们很难从小白一下子变成R语言高手，但是，从这本书开始，你将迈开R语言的第一步。快带走你的逆袭宝典——《R语言医学数据分析实战》!
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关键词
R语言
数据
方法
数据分析
医学