初学R语言不成功的7大错误

市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。同时，它们也缺乏针对医药领域的深度结合与讨论。在我们的专栏中，每个章节不仅提供了代码示例，还深入解析了代码背后的逻辑和原理，鼓励学习者理解每一行代码的作用。《用 R 探索医药数据科学》专栏为学习者提供

临床数据科学和人工智能兴趣组

872人浏览 · 2025-01-01 20:56:29

临床数据科学和人工智能兴趣组 · 2025-01-01 20:56:29 发布

下面内容摘录自《用R探索医药数据科学》专栏文章的部分内容（原文7310字）。

1章1节：医药数据科学的历程和发展，用R语言探索数据科学（更新20241029）-CSDN博客

一、数据科学和临床数据科学的发展

1、认识数据科学

2、医学/临床数据科学

二、建议选择R语言的5点理由

三、初学R语言不成功的7大错误

错误1：忽视基础知识

基础知识是学习R语言的基石，但许多学习者急于进入高级阶段，常常忽视基础的学习。这种做法会导致后续学习的困难。《用R 探索医药数据科学》特别设计了系统的最基本基础课程，从数据类型、基本语法到常见的数据操作，帮助学习者夯实基础。此外，专栏提供了详细的讲解和实战演练，确保学习者能够牢牢掌握每一个基础概念，为进一步的学习打下坚实的基础。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

系统的基础课程内容，涵盖数据类型、基本操作、控制结构等。
配合每个基础知识点的实战案例，帮助学习者将理论应用于实践。

错误2：过分依赖教程和代码复制

依赖教程和代码示例在初学阶段可以帮助学习者快速入门，但如果一直停留在复制代码的阶段，学习者很难真正掌握编程的精髓。在我们的专栏中，每个章节不仅提供了代码示例，还深入解析了代码背后的逻辑和原理，鼓励学习者理解每一行代码的作用。通过专栏中的习题和项目实践，学习者能够逐渐减少对教程的依赖，培养独立编程的能力。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

深度解析代码示例，帮助学习者理解代码原理。

错误3：忽略错误和警告信息

在编程过程中，错误和警告信息是重要的提示，能够帮助学习者定位和解决问题。然而，许多学习者往往忽略这些信息，导致问题不断积累。我们的专栏鼓励大家在每篇文章的评论区积极提问，我们会尽可能及时回复和解答。对于优秀的问题，还有机会整合成专题文章，与更多学习者分享。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

尽量提供及时的互动与解读，对大家提出的优秀问题也会择优整理成文章，让更多人共同学习和受益。

错误4：过早追求高深知识

在学习过程中，循序渐进非常重要，过早追求高深知识可能让学习者陷入困境。我们的专栏精心设计了一条从基础到高级的学习路径，帮助学习者逐步提升，夯实基础。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

循序渐进的学习路径，帮助学习者在合适的时机进阶学习。

错误5：只注重语法，不关注应用

学习 R 语言的最终目标是能够应用于实际的数据科学问题。然而，许多学习者往往过于关注语法细节，而忽视了实战应用。《用 R 探索医药数据科学》专栏通过丰富的实际案例教学，将 R 语言的基础理论与函数运用紧密结合到医药数据分析场景中，帮助学习者在解决实际问题的过程中加深理解、巩固所学。专栏还提供了多个完整的项目案例，涵盖数据清洗、探索性数据分析和建模等内容，帮助学习者更好地将理论知识应用到实践中。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

结合医药类项目的案例，覆盖数据清洗、数据分析、建模等实用内容。

错误6：学习资源过多，目标不明确

互联网资源繁多，虽然丰富，却容易让学习者眼花缭乱，分散精力，从而导致学习目标模糊。《用 R 探索医药数据科学》专栏为学习者提供系统化的学习路径，帮助明确学习方向，并逐步实现阶段性目标，助力学习者以精简代码从零起步，熟练掌握最新分析技术。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

系统化的学习路径设计，帮助学习者明确目标，以最低的学习成本实现持续成长。

错误7：害怕犯错，缺乏动手实践

编程学习需要大量的实践，但许多学习者因为害怕犯错而避免动手操作。我们的专栏特别强调实践的重要性，通过大量的练习和项目，鼓励学习者动手尝试。专栏提供了详细的代码注释和解答，帮助学习者在实践中建立自信，并学会从错误中学习。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

强调实践的重要性，提供大量练习和项目。
详细的代码注释和解答，帮助学习者从错误中学习。

市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。同时，它们也缺乏针对医药领域的深度结合与讨论。为了解决这些痛点，我们推出了《用 R 探索医药数据科学》专栏。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。

每篇文章篇幅在5000字至9000字之间。
内容涵盖试验统计、预测模型、科研绘图、数据库、机器学习等热点领域。

《用 R 探索医药数据科学》专栏目录（截止11月份23日）

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