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本來我可以起個騷氣一點的名字
但是那樣很無聊，而且我不覺得有趣，我現(xiàn)在想做的就是，如何成為一位優(yōu)秀的稱職的R語言講師。 其實我的目標是，中國會做實驗的臨床醫(yī)生中最優(yōu)秀的R語言老師。 這個是可以完成的。 一維世界比的是長度，二維比的是面積，三維空間比的是體積，我限定了實驗，臨床，R語言這三個維度，已經是很小的世界了。 就跟微博起初限定140字發(fā)言，大部分QQ空間用戶不能理解一樣， 我的課程被限制在3個小時當中，可是3個小時能學啥呢？別人不都是2天48小時的課程么？ 最終時間會給出答案，入門R語言，不需要2天，3小時應該夠了 能想象么，學英語到了最后最大的瓶頸是自身母語的水平。 R語言學到最后限制我們的是統(tǒng)計知識和研究背景。 看!
而包的使用就是看看說明，知道他輸入什么數(shù)據(jù)，處理什么數(shù)據(jù)就可以了。 但是，輸入的數(shù)據(jù)如何控制，疊加在數(shù)據(jù)上的算法如何選擇，輸出的數(shù)據(jù)如何通俗易懂，這已經超出R語言的范疇，跟我們自身相關。
以Y叔的標準來看，假如你掌握了R語言的操作，你有深厚的背景知識，你是能夠寫出你這個領域大部分包的，至少是重復。 R語言的一大優(yōu)勢就是包多，而包的產生首先是因為懶，程序員寫了幾個函數(shù)，但是每次復制粘貼又嫌麻煩，就打包唄， 寫的差的包自己當代碼儲存器用，寫得好的包給大家用。 但是，那些處理的過程，我們并不知道，我自己寫個做TCGA單基因GSEA的包，這里面數(shù)據(jù)的標準化，格式，只有我自己知道，但是恰恰是你做選擇時用到的知識最重要。 買股票的時機很重要，判斷購買時機的知識更重要，跟著別人買很簡單，如果自己做決定，很困難 跟著導師做科研，很簡單，完成手上的事情是最低要求，但是如果自己做科研，一雙手套都要自己掏錢，又很困難
回到R語言的學習，我沒有看過哪個人的R語言是別人教出來的，所有的都是自己學出來的，你遇到一個實際問題，去檢索，得到多個方案，自己該用包就用包， 該寫函數(shù)就寫函數(shù)，該調試就調試，最終把問題解決了，這里面R語言的本身起的作用是及其微小的
所以現(xiàn)在問題是，如何在2個小時內把R語言的基礎知識給學員講清楚，用半個小時講一下R包的使用，再用半個小時講一下R語言進階的途徑。 應該就沒有問題了。 但是問題是，
這里面跟語言表達沒有也別的關系，難的是如何做到共情，有一種說法叫做，知識的詛咒，即，一旦掌握了某個知識，就再也回不到沒有掌握前的狀態(tài)(如果是自己忘了，除外)
簡單的原因就是，你忘了自己是如何學會這個技能了，當時你沒有記錄，事后你不關心。 從這一點看過去，教師是個偉大的職業(yè)，他要把這些他自己習以為常的技能完整傳授給你，而且是一遍接一遍，一學期接著一學期. 好的老師一定會付出很多心血。 為了做到這件事，我在第一期的時候，認真學習了一套datacamp出的教程，目的就是揣摩別人講課的思路，我去看高級的老師是如何教學的。 而為了今后在R語言高級課程中能夠準確地傳授知識，我今天又開始一套哈佛的教程。 實際上我不應該用R語言高級教程這個詞語，因為所謂高級，只是因為我們自己不滿足現(xiàn)象，試圖去解釋原理。 假如我們以后有了高級課程，你要記住，你不是來學R語言的，你是來開拓眼界的。 這套哈佛教程有完整的并且免費的視頻 Data Analysis for the Life Sciences https://courses./courses/course-v1:HarvardX+PH525.1x+2T2017/b60b30a885934cd5971b6fc620a41657/ 所依賴的數(shù)據(jù)以及書中的代碼在這里 PH525x series - Biomedical Data Science http://genomicsclass./book/ 這套視頻是完全可以把你帶入門的，而且是從入門到高深。 如果你覺得起步太高，可以試試下面的入門資源：我只推薦兩個 第一個是Try R http://tryr./levels/1/challenges/1 這是一個交互教程，可以在不按照任何程序的情況下，入門R，可能要花費2個小時 第二個是 swirl http:///students.html 是一個R包實現(xiàn)的交互教程。 Y叔曾經推薦過 聽說你想學R https://guangchuangyu./cn/2017/07/swirl/ 學習完了上面的課程可以試一下 Data Analysis for the Life Sciences https://courses./courses/course-v1:HarvardX+PH525.1x+2T2017/b60b30a885934cd5971b6fc620a41657/ 也就是剛剛介紹的 對于其中的R語言數(shù)據(jù)處理部分可以看看這本,強烈推薦系列，這本書就是對tidyverse這個神包的注釋 R for Data Science http://r4ds./index.html 如果是生物背景的，必須學習bioconductor的使用 其實剛才那個哈佛系列已經包括了bioconductor，在他的資源推薦里面還有這樣一本書 R & Bioconductor Manual http://manuals.bioinformatics./home/R_BioCondManual 假如要學習R語言繪圖 ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis https://www.amazon.com/dp/0387981403/ref=cmswsu_dp?tag=ggplot2-20 這本書有中文版 生物信息可視化大神Y叔還當過網紅，他有個觀點特別好，圖就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就是圖。webinar錄播：plotting tree + data 假如學的差不多了，可以進階一下，我看到謝益輝還有很多大神都會推薦這本書： Advanced R https://adv-r./ 學完那一本，你應該有很多函數(shù)，代碼要分享，可以學習一下如何寫包了， Y叔說過，能力到了，寫R包是個自然而然的事情， 希望你也有這一天 R packages http://r-pkgs./ 我介紹的這四本書都是Hadley Wickham大神的，如果你對這個男人有興趣可以看一下這個網頁 Hadley Wickham http:/// ``` 好吧，R語言的資源實在太多，你要有興趣看一下我寫的這個合集 R語言資源匯總 http:///2017/10/17/01Rresource/ |
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