Die folgenden Bücher sind kostenfrei, können online gelesen werden und dienen als Referenz für Themengebiete im Projektkurs
R for Data Science, Workflow: http://r4ds.had.co.nz/workflow-basics.html
Modern Dive, Kapitel zu Getting Started: http://moderndive.com/2-getting-started.html
R & RStudio Basics: https://bookdown.org/chesterismay/rbasics/3-rstudiobasics.html
RStudio IDE Cheatsheet: https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/rstudio-ide.pdf
Happy Git with R: http://happygitwithr.com/
Try Git tutorial: https://try.github.io/levels/1/challenges/1
Introduction to Data Science: https://rafalab.github.io/dsbook/git.html (Kapitel 39)
Ein schönes Tutorial wie Sie (ansprechende) Grafiken mit ggplot2 erzeugen können gibt Cedric Scherer
Weiterhin gibt es eine wöchentliche Challange genannt #Tidytuesday bei der Sie viele ansprechende Grafiken finden mit dem entsprechende Code
Das RStudio ggplot2 Cheatsheet finden Sie hier: https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-visualization-2.1.pdf
Diese Vorlesungseinheit orientiert sich an einem Vortrag von Karl Broman mit dem Titel: “Creating effective figures and tables”,
Weiterhin sind die Vorlesungsfolien von Peter Aldhous eingearbeitet worden: Introduction to Data Visualization course
Wie auch das Buch Introduction to Data Science (Kapitel 10)
Hervorragende Einführungen und Übersichten zu R Markdown bietet Allison Hill an. Hier und hier finden Sie zwei sehr gute Präsentationen.
Für die Erstellung von Präsentation in RMarkdown mittels dem Paket xaringan hier eine sehr gute Einführung.
Wenn Sie eine Abschlussarbeit mit RMarkdown verfassen möchten dann würde ich ihnen diesen Vortrag von Herr Resul Umit empfehlen.