Ссылки для изучающих R

Как обещал в прошлом посте, привожу наиболее интересные (на мой взгляд) ссылки по R. Список не исчерпывающий, но для начала сойдет.
Электронные курсы

• (ENG) Программирование на языке R - бесплатный дистанционный курс от Johns Hopkins University  на Coursera. Стартует каждый месяц. Нагрузка 3-5 часов в неделю. Дает неплохую вводную. Рекомендую также ознакомится с пакетом SWIRL. Он идет факультативно, но, во-первых, дает дополнительные балы, во-вторых, раскрывает моменты, которых нет в лекциях. Эти знаниям потом пригодятся при выполнении лабораторных работ и тестов. Курс рекомендует предварительно пройти предварительно другой -  Data Scientist's Toolbox. Если Вы знакомы с Git и GitHub - этого можно не делать. Если нет, ИМХО значительно проще прочитать об этом за 10 минут на форуме курса по R, чем тратить месяц на прохождение  Data Scientist's Toolbox. И лучше это сделать заранее. Лабораторные работы и тесты имеют строгие дедлайны и будет крайне обидно выполнить задание и застрять в вопросе как опубликовать результаты.  Кроме навыков работы с Git и GitHub и очень поверхностного обзора R и Rstudio, курс Data Scientist's Toolbox является вводным курсом в специальность Data Science. Специальность состоит из девяти курсов  по анализу данных с использованием R. Для освоения всей специальности нужно не менее трех месяцев, при условии, что параллельно будет изучаться не менее трех курсов. Взаимозависимость курсов описана тут.
• (ENG)  An Introduction to Statistical Learning with Applications in R - 15-часовой виде-курс посвященный машинному обучению. Зеркало.
• (ENG) Подборка вводных курсов по R на DataCamp.

Блоги

• (ENG) R-bloggers - один из крупнейших англоязычных хабов посвященных R. На текущий момент публикует посты 563(!) блогеров. Порядка 200 постов в месяц. Разнообразно и интересно.
• (РУС) R: Анализ и визуализация данных - блог Сергея Мастицкого. Неплохие обзоры событий в мире R. Кроме того автор блога - соавтор книги "Статистический анализ и визуализация данных с помощью R" из которой можно почерпнуть множество полезных советов.  Книга  распространяется бесплатно со всеми данными и скриптами.
• (ENG) R graph gallery - более сотни практических примеров визуализации данных с помощью R.
• (РУС) Блог странного учёного - помимо других тем периодически пишет о R.
• (ENG) Data Science - Hyderabad - Data mining, статистика, машинное обучение и многое другое.

Группы и базы знаний

• (ENG)  R FAQ. - Официальный FAQ по R
• (ENG) Frequently Asked Questions about R - Альтернативный FAQ
• (ENG) Stack Overflow — популярная система вопросов и ответов о программировании. По ссылке раздел по R.
• (ENG/РУС) R:Литература - большая подборка книг (более 300) , статей, презентаций и ссылок на онлайн-ресурсы по R на Psylab.
• (ENG) The R Project for Statistical Computing - тематическая группа на LinkedIn. Более 41 тыс. участников.
• (ENG) R Programming - еще одна группа на LinkedIn. Более 14 тыс. участников.
• (ENG) RDataMining: R and Data Mining - - еще одна группа на LinkedIn. Около 9 тыс. участников. 
• (РУС) Подборка статей на Хабре - собственно, она и есть.