R語言的Package有成千上萬個，根本就學不完的，也沒有人能夠完全掌握。不過也不要那麼絕望，畢竟用的比較多的也就是那麼幾個，一些基礎的包和基本語法得看，找一本R語言的基礎書本進行拜讀，關於R語言的語法、資料型別、簡單計算、作圖等。常用的包有ggplot2、lattice、ggmap等，具體的常用包分類，可以參考這篇文章：http://blog.csdn.net/sinat_36709248/article/details/73294149 。學習R的時候最重要的還是多練習，多做，作用，熟練起來就好了，剛剛開始的時候肯定會被折磨的死去活來的，不過這個是必經之路~~

R語言的優勢在於統計學、機器學習、NLP、分析作圖。每一個方面都有相應的一些package可以學習，不過入門首先推薦Swirl。

Swirl提供了一個互動式的學習平臺，它會一步步引導你進行資料處理和資料分析的步驟，透過完成Swirl的課程，可以學到最常用的R語言包和其主要功能。

英文不錯的朋友可以看看Swirl官網和相應的git專案地址。

課程設定：

1. 初級課程

R語言程式設計R Programming: The basics of programming in R

R Programming E: Same as the original, but modified slightly for in-class use (see below ***)

資料分析Data Analysis: Basic ideas in statistics and data visualization

生物統計類數學工具Mathematical Biostatistics Boot Camp: One- and two-sample t-tests, power, and sample size

Open Intro: A very basic introduction to statistics, data analysis, and data visualization

2. 中級課程

迴歸模型Regression Models: The basics of regression modeling in R

資料清洗Getting and Cleaning Data: dplyr, tidyr, lubridate, oh my!

3. 高階課程

統計推斷Statistical Inference

從Swirl的課程設定中可以看到，這裡包括了最基礎的R語言程式設計、邏輯迴歸、統計推斷、資料分析四個階段的學習。由淺入深，完成每個模組大致需要10-15分鐘的時間。這個學習方法的好處在於有現成的例子和任務讓你完成，並且在完成的過程中能覆蓋到一個包裡面的主要函式。

課程包括了R語言中最常用的 ggplot2,stringr, dplyr, tidyr, lubridate, reshape2, manipulate可以說是一個很好的入門。

此外，如果你經歷了入門的階段，但是要尋找一個確定方面的包，那麼可以檢視一些列表式的分類總結，按需取用，比如：

在Github上也有一個不錯的R語言包合集，叫awesome-R

每一年新出的package總結

按實現領域劃分的package列表

R語言自有的package庫

https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html

如果確定了使用某個包，學會看文件，透過復現文件中的例子可以較快地瞭解一個包的使用方法。