本课程面向研究生开设。首次开课为2022年秋。

在这个时代，作为研究生的你，应该学习编程，然后，你的思考方式将会不同，你的人生大概率将会变得更加美好。现如今绝大多数工作离不开计算机，会编程才能更高效、灵活地指令计算机，从而更高效地完成许多工作。

R是数据科学领域一门领先的编程语言，被广泛用于统计计算与作图，长于数据分析与可视化。R是开源的，是免费的，不需要花钱购买授权。R能够运行在Windows、Linux、macOS等操作系统，个人电脑上编好的代码到服务器上照样可以运行。有很多人在用R，你可能会遇到的问题大都有人找到了解决方案。有很多现成的R包可以选用于专门的分析，比如高通量测序数据的分析、医学影像学的分析、经济学数据分析等等许多的领域。ggplot2及其拓展包帮你实现强大而丰富多彩的数据可视化，很多广为引用的R包都有详细的教程。

通过了本课程，你将能够通过简单的命令实现T检验、方差分析、卡方检验、秩和检验等等多种参数检验或非参数检验，你将能够用命令完成聚类分析、主成分分析等等多种统计分析，你将能轻易做出火山图、热图、箱线图、雷达图等等多种发表级的图，你将能自学用R爬取网上资料、基于Shiny做个App。

自2024年秋起，选课人数上限为100人。理论课全体选课学生一起上课，一般分为两周上课，一周一次，一次4个学时，一般安排在周六上午（1-4节或第2-5节）。实验课根据选课人数分为1或2个小班，一个小班至少30人，每个同学选择其中一个小班上实验课。实验课分为四周上课，一周一次，一次6个学时。2025年秋起，必须严格按照学校排课节次时间上课，因此实验课排第3-5节+第6-8节，中午正常休息。2026年秋开始，根据以往同学们的意见，尽早开课。考虑到节假日和补课时段不排课，2026年秋教学进度表如下：

注：周日的实验2组仅当总选课人数超过60人时开设，实验人数不足60人时仅开设周六的实验1组教学。当两个时段实验课均开设时，学生选择其中一个组参与学习即可。2026年秋选课人数为77人，可以分为两个组。

对于很多选课的同学，电脑使用仅仅习惯于点点鼠标、甚至连点点鼠标都感到比较吃力。学习编程肯定不会容易，简单命令输入都可能出错。多多练习才能习惯命令输入，见多了多种报错类型，就能够快速根据报错发现问题之所在。跟着R语言基础教程过至少一遍，不要复制粘贴，手动输入命令，理解每一步的输出结果，对照着注释，理解为何得到那样的结果。如果实验课上还纠结于最基本的概念，那就不太能很好地利用好实验课的时间。

一些同学表示没有时间学习，说平时都很忙。关于这个问题，同学们应该根据自己的情况慎重选课。只有确实需要学习，才会觉得值得学习，然后才会有时间投入。根据实验课上表现比较好的同学的经验，所需要投入的时间也不多，集中一两天的时间把教程过一遍，然后实验课上就会快很多，很快就上手了。想要不投入时间就能学会，可能性不大。选课之前就要做好投入时间的准备。

比较高效的投入时间的方式是，先跟着我的教程过一遍。不用对很基本的问题都先上网搜索，不必浪费大量的时间在搜索和从零散的低质量网页上边去学习。跟着我的教程走，至少有这些原因：① 我的教程比网上很多零散网页要系统，大多数遇到的问题都可以在其中找到；② 我的教程很多地方都是根据之前学生遇到的问题进行了改进的，针对性更强；③ 按照我的教程学习遇到问题问我也更容易得到解答，问我又能帮助改进教程；④ 自己去搜索是比较浪费时间的，而且一开始没基础缺乏判断力，搜索效率低。

关于先不用RStudio及先不学Tidyverse的解说请见《R语言基础》与《R语言与数据分析》课程常见问题页面。

啥叫零基础？ 如果单指没有学过任何编程，那么毫无疑问是可以学这门课的。即便从没有用过电脑，我估计问题也不大。当然，如果零基础指的是没有学过小学数学、没有学过英文字母，那建议先补一下再来选这门课。

选修这门课不需要先前有什么编程基础，但是需要有学好它的勇气和决心，多学多练多问，很快就上道了。

是否容易挂科看选课者如何对待这门课程。想要“混”及格不容易，想要“学”挂科也不容易。历次开课挂科率如下：

本课程的挂科率在选修课里边或许算是高的，然而挂科的同学多数是没有好好来上课、也没有好好完成作业的。
注1：这里的挂科率按照60分及格来算，如70分算及格则挂科率为13.75%。有的学院或者专业或许会特别要求70分才算及格，选课同学需要自己留意。

本课程考核方式为形成性考核，每次课对应一次章节测验或实验作业，对学习目标进行阶段性测试，通过学习通在线提交。两次理论课各对应一次章节测验，课后完成。四次实验课各对应一次实验作业，实验作业为实验课上需要完成的内容，课上不能完成的可以课后继续完成后提交。章节测验及实验作业每次各自总分为100分。

理论课章节测验全部为选择题，包括单选题和多选题，随机从题库中抽取50题组卷，60分及格，及格后允许重做2次，以最高分记，重做时重新抽题。

实验成绩由考勤和实验作业卷面成绩两部分组成，分三种情况，算分规则如下表：

实验作业卷面成绩 = 模仿任务×0% + 练习任务×60% + 考核任务×40%。详细说明如下表：

如果仅仅为了拿学分，那么尽快换一门课或许才是明智的。单纯以拿学分为目标的话，这是一门成本很高的课程，你需要投入足够的时间（有同学可能要花几十个小时才能完成作业），而且还要耗费不少的脑力。

如果确实想要学点东西，想要尝试一些之前没有尝试过的，想要挑战自己，想要自己发文章能够自己做出一些好看的图，想要简单代码就能实现一些统计分析，想要为更复杂的分析打下基础（比如使用R包进行生存分析、测序数据分析、图像处理），想要学了之后就能开始用，……。那么，这门课是非常合适的。

学习本课程无需购买任何教材，王老师为这门课精心准备了R语言基础、统计检验、作图等教程，提供了一些专题、一些分析示例，链接了一些在线的教程，这些足够了。如果还有不明白的地方，欢迎找老师来探讨。

是的。机房的电脑配置较低，有的还是32位的系统，已经无法安装最新版的R。用自己电脑也更为顺手，配置好也方便后续工作中使用R。

理论课可以旁听。学校为理论课安排的教室一般会比较大，能坐得下就可以旁听，在不影响选课同学的学习的前提下，欢迎旁听。

实验课不好旁听。实验课场地有限，旁听可能会影响选课同学正常就座，老师也无暇对旁听的同学给以足够的关注，不建议旁听。

建议想要学习的同学选课。只有选课人数足够才能开课，如果太多选择旁听，那么可能就没有机会旁听了。另外，理论课需要在学习通上互动，实验课需要在学习通上完成作业，老师不会去关注学习通上旁听班级。旁听没有成绩，也拿不到学分。

其他问题见《R语言基础》与《R语言与数据分析》课程常见问题页面。

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