R: A Survival Guide to Data Science with R

1. Templates for the Data Scientist
   1. A Template for Preparing Data: *OnePageR – *R
   2. A Template for Building Models: *OnePageR – *R

2. Getting Started as a Data Scientist
   1. Getting Started with R and Rattle: *Lecture – *Laboratory
   2. Introducing and Interacting with R: *Lecture – *Laboratory
   3. BasicR – OnePage(R) – Writing R scripts
3. Dealing With Data
   1. Read Data into R: *OnePageR – *R
   2. Explore and Summarise Data: *OnePageR – *R
   3. Transform Data: *OnePageR – *R
   4. Dealing with Dates and Time: (PDF, R) Dates and Time
   5. Visualising Data with GGPlot2: *OnePageR – *R
   6. Visualising Data with Maps *OnePageR – *R
   7. Spatial (R) Spatial Analysis
   8. Handling Big Data *OnePageR – *R

4. Descriptive Analytics
   1. Cluster Analysis: *Lecture – *OnePageR – *R
   2. Association Analysis: *Lecture

5. Predictive Analytics
   1. Decision Trees: *Lecture – *OnePageR – *R – *Rattle
   2. Ensembles of Decision Trees: *Lecture – *OnePageR – *R
   3. SVM (R)
   4. KernLab (R)
   5. NeuralNetworks (R)
   6. NNet (R)
6. Model Delivery
   1. Evaluating Models: *OnePageR – *R
   2. Evaluation (R)
   3. Scoring (R)
   4. PMML (R) Exporting Models for Deployment
7. Advanced Topics
   1. Text Mining: *OnePageR – *R

8. Advanced R Topics
   1. Plots (PDF, R) Miscellaneous Plots
   2. Functions (PDF, R) Writing Functions in R
   3. Parallel (PDF, R) Parallel Execution
   4. Packaging (R) Pulling it Together into a Package
   5. Doing R with Style: *OnePageR – *R
   6. Literate Data Mining with KnitR: *Lecture – *OnePageR – *R

Source: http://onepager.togaware.com/