Rの学習リソース
Rの学習リソースは非常に多く、オンラインで無料で学べるものもたくさんあります。 以下に、Rを学ぶための無料の素晴らしいリソースをいくつかまとめました。 やはり英語のリソースがおおめにはなりますが、日本語訳がされているものもあるため、合わせてご覧ください。
公開してくださっている方々に感謝します。
随時更新予定です。
入門書
Rを最初から学ぶための入門書です。
R for Data Science
非常に評価の高い、Rを使ったデータサイエンスの入門書です。 内容は非常に充実しており、Rの基本からデータの取得、整形、可視化、モデリングまで幅広くカバーしています。 頭文字をとって、R4DSと呼ばれています。 とてもおすすめです。 ちなみに表紙の鳥はニュージーランドの絶滅危惧種のカカポです。
URL: R for Data Science
2017年に第1版が出版され、2023年に第2版が公開されました。
日本語版も出版されています。 こちらは第1版の翻訳です。
演習問題の答えが公開されていました。
Hands-On Programming with R
例題を交えてRのプログラミングを学べる入門書です。 2014年に出版され、2025年現在も改定はされていませんが、基礎的な内容は変わらないため、現在でも入門書として有用です。 パッケージを用いず、baseRのみでRのプログラミングを学ぶことができます。
URL: Hands-On Programming with R
印刷版は以下のリンクから購入できます。
日本語訳版は以下のリンクから購入できます。
An Introduction to R
Rの入門書です。 内容はすごく多いわけではなく、読みやすいです。 特にフォルダ構造や命名規則、コーティングスタイルについては参考になります。
URL: An Introduction to R
Rによる可視化
Rでのデータ可視化に焦点をあてた書籍をいくつか紹介します。
R Graphics Cookbook
(ライセンス不明のため書影は掲載していません)
Rでいろいろな図を作成するためのレシピ集です。 自分で作ってみたいと思う美しい図が多く、見ているだけで楽しいです。 多くの図はggplot2を使って作成されており、base Rの図はあまりないです。
URL: R Graphics Cookbook
日本語版も出版されています。 オンラインの方がコードがコピペできて便利なので、日本語版でざっくり見て、オンライン版で当該コードをコピーするのもおすすめです。
ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (3e)
(ライセンス不明のため書影は掲載していません)
こちらもggplot2を使ったデータの可視化に関する書籍です。 レシピ集というよりは、パラメータなど、ggplot2の使い方を詳しく解説した書籍です。 著者がggplot2の作者である Hadley Wickham さんであるということもあり、非常に詳しく書かれています。
Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny
Rでのインタラクティブなデータ可視化について学べる無料のオンラインブックです。 特にRで Plotly をつかう方法についてはあまり情報がないため、貴重なリソースです。
URL: Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny
Geocomputation with R
Rでの地理情報データ解析について学べる無料のオンラインブックです。
日本語に翻訳されたものも無料で公開されています。
書籍版は、AmazonやRoutledgeから購入できます。
Spatial Data Science With Applications in R
Rでの空間データサイエンスについて学べる無料のオンラインブックです。
URL: Spatial Data Science With Applications in R
書籍版はRoutledgeやTaylor and Francisから購入できます。 しかし、第1版であり、最新の情報が反映されていない可能性があります。 オンライン版は2025年に更新されてますが、書籍版は2023年に出版されたものです。
その他のR関連書籍
その他の特定のトピックについて学べるR関連の書籍をいくつかまとめます。
Advanced R
Rの高度な機能について学べる無料のオンラインブックです。 著者はggolot2の作者である Hadley Wickham 氏です。 入門書ではなく、ある程度Rを使ったことがある人やすでにほかの言語についての経験がある人向けの書籍です。 効率的なコードの書き方や、処理を早くするためのテクニック、Rの内部構造について詳しく解説しています。 2025年現在、第2版が公開されています。
URL: Advanced R
印刷版は以下のリンクから購入できます。
日本語訳版も出版されています。 こちらは第1版の翻訳です。
Mastering Shiny
Shiny を使ったウェブアプリケーションの開発について学べる無料のオンラインブックです。 Shinyは公式ドキュメントが充実していますが、より深く学ぶための書籍です。 Shiny関連の書籍はあまりないので、貴重なリソースです。
URL: Mastering Shiny
Data Integration, Manipulation and Visualization of Phylogenetic Trees
Rでの系統樹のデータを扱う方法について学べる無料のオンラインブックです。
URL: Data Integration, Manipulation and Visualization of Phylogenetic Trees
その他
Rの学習に主眼を置いていませんが、データの可視化や統計全般にも役立つ無料書籍をいくつか紹介します。
Fundamentals of Data Visualization
データの可視化について学べる無料のオンラインブックです。 可視化の原則やベストプラクティスについて簡潔かつ詳しく解説しています。 よい例と悪い例を比較しながら説明しているので、非常にわかりやすいです。 O’Reilly社から出版されているものの、無料でオンラインで公開されています。
なお、コードについてはどのソフトウェアを使っている人でも理解できるようにと、本文中には記載されていませんが、オンラインでRのコードが公開されています。 基本的にはggplot2を使っているようです。
URL: Fundamentals of Data Visualization
印刷版は以下のリンクから購入できます。
また、日本語訳された書籍も販売されています。
Pattern Recognition and Machine Learning
(ライセンス不明のため書影は掲載していません)
R とは直接関係ありませんが、機械学習について学ぶための無料のオンラインブックです。 機械学習の入門書として有名です。
URL: Pattern Recognition and Machine Learning
日本語訳もあり、日本ではこちらの方が有名かも。
An Introduction to Statistical Learning
(ライセンス不明のため書影は掲載していません)
統計学の教科書です。 RとPythonの両方で実装例があり、Rの学習にも役立ちます。 分厚いながらも数式からしっかりと説明されており、そのあとコードによる実装例が載っているため、手を動かして理解しやすいです。
一般化加法モデル(GAM)などは日本語での情報が少ないため、貴重なリソースです。 2013年に第1版、2021年に第2版が公開されています。 Python版は2023年に公開されました。
URL: An Introduction to Statistical Learning
日本語版も販売されていますが、こちらは第1版の翻訳です。
Foundations of Computer Vision
Rで画像解析をおこなうことはあまりないかもしれませんが、画像解析の基礎を学ぶための無料のオンラインブックです。 膨大なボリュームで基礎からとても丁寧に説明されており、無料で読めるのがありえないくらいです。
URL: Foundations of Computer Vision
書籍版はMIT Pressから出版されています。
Big Book of R
Rの無料で読めるオンラインブックをまとめたオンラインブックです。 全部読み切れていませんが、400以上のRのオンラインブックが分野ごとに紹介されています。
URL: Big Book of R
ライセンス・帰属一覧
ライセンスや帰属に関する情報をまとめます。 書影の掲載については各書籍のライセンスに従っており、著作権やライセンス情報が不明なものは、掲載していません。
R for Data Science, 2nd Edition
- Authors: Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
- Source: r4ds.hadley.nz — licensed under CC BY-NC-ND 3.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
Hands-On Programming with R
- Authors: Garrett Grolemund
- Source: rstudio-education.github.io/hopr — licensed under CC BY-NC-SA 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
An Introduction to R
- Authors: Michael Friendly, David Meyer
- Source: intro2r.com — licensed under CC BY-NC-SA 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
R Graphics Cookbook
This article does not include the book cover, as the copyright and licensing information for the image could not be determined.
ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (3e)
This article does not include the book cover, as the copyright and licensing information for the image could not be determined.
Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny
- Authors: Carson Sievert
- Source: plotly-r.com — licensed under CC BY-NC-ND 3.0 US (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
Geocomputation with R
- Authors: Robin Lovelace, Jakub Nowosad, Jannes Muenchow
- Source: r.geocompx.org — licensed under CC BY 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
Spatial Data Science With Applications in R
- Authors: Edzer Pebesma, Roger Bivand
- Source: r-spatial.org — licensed under CC BY-SA 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
Advanced R
- Authors: Hadley Wickham
- Source: adv-r.hadley.nz — licensed under CC BY-NC-SA 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
Mastering Shiny
- Authors: Hadley Wickham
- Source: mastering-shiny.org — licensed under CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International International License)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
Data Integration, Manipulation and Visualization of Phylogenetic Trees
- Authors: Guangchuang Yu
- Source: yulab-smu.top/treedata-book — licensed under CC BY-NC-SA 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License)
Fundamentals of Data Visualization
- Authors: Claus O. Wilke
- Source: clauswilke.com/dataviz — licensed under CC BY 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Licence)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
Pattern Recognition and Machine Learning
This book does not include the book cover, as the copyright and licensing information for the image could not be determined.
An Introduction to Statistical Learning
This book does not include the book cover, as the copyright and licensing information for the image could not be determined.
Foundations of Computer Vision
- Authors: Antonio Torralba, Phillip Isola, and William Freeman
- Source: visionbook.mit.edu — licensed under CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.
Big Book of R
- Author: Oscar Baruffa
- Source: bigbookofr.com — licensed under CC BY-NC-ND 3.0 US (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License)
- Usage: Permitted in unmodified form, for non-commercial purposes only, with attribution.