• [R] chez Stack Overflow

• Rseek dédié à R

• R-Journal : la gazette de R avec les nouveaux packages, des astuces, des articles techniques. Open access.
• Journal of Statistical Software : officiellement multilangages, en pratique, beaucoup de nouveaux packages R. Open access.

• D'excellents tutoriels sont regroupés sur le site du CRAN, en anglais et d'autres langues.
• Documentation officielle, éditée par la R Development Core Team : introduction à R, définition du langage per se, package authoring, etc. : assez aride et souvent très technique (et pas uniquement pour les novices) mais reste la référence absolue.
• R pour les débutants [fr], [en] : la mère de tous les tutoriels courts sur R, très complete introduction à R, une excellent adresse par Emmanuel Paradis.
• Une introduction à R : une autre excellente ressource, par Julien Barnier.
• Aide mémoire de statistique appliquée à la biologie : un document très concis et très utile par Maxime Hervé. Malgré non nom, sa portée est au delà de la biologie et globalement une bon résumé pour l'analyse statistique depuis la préparation jusqu'à l'analyse.

• Discover statistics using R (2012) par Andy Field, Jeremy Miles et Zoë Field (992pp.) chez Sage. Une excellente ressource très complète et vivante.
• The R Book (2012) Seconde édition par Michael J. Crawley. Une autre bonne ressource, complète, sur R.
• * R for Data Science* LA référence
• Use R! Série (50+ ouvrages) publiée chez Springer. Généralement excellente et focalisée sur une problématique
• Advanced R par Hadley Wickham. En ligne et en version imprimée. Plongée dans la tambouille interne de R.
• R packages par Hadley Wickham. En ligne et en version imprimée. Une excellente et concise introduction à l'écriture de packages.
• Efficient R programming par Colin Gillespie et Robin Lovelace. Un cran plus loin, et meilleur, pour les programmeurs avertis.
• S poetry: un livre sur les origines de R, sur l'élégance de S.
• The R Inferno: le contre-point du précédent, par le même auteur, sur les singularités de R.
• R packages par Hadley Wickham. En ligne et en version imprimée. Une excellente et concise introduction à l'écriture de packages.

• R-bloggers : aggrégation de blogs qui traitent de R, quelques posts par jour, éclectique, une excellente ressource pour être à la page. tl;dr: un best-of ici
• crantastic : un site qui récupère toute l'activité sur les dépôts de packages. Permet de reviewer des packages, de chercher par auteur, etc.
• RPubs : sérendipité, me voilà !
• R graph gallery : collection de graphiques, qui ne fera pas oublier la gallerie "addicted to R" qui est en maintenance ou abandonnée depuis un bail
• R-Studio's blog : par l'équipe de R Studio, dernières actualités du développement de R Studio et des packages par son équipe
• CRAN Views : pour bien commencer avec les packages
• Portail Wikipédia des statistiques [en] : en attendant le bus, le métro, le train, le dodo, une excellente et quasi infinie ressource.
• The Data and Story Library : des jeux de données célèbres, accompagnés de leurs histoires.
• Karl Broman : tous ses tutoriels sont délicieux et en particulier : préparation de données dans un tableur et rééducation R pour les gens qui l'ont appris avec qu'il ne deviennent cool
• PBIL : Statistiques pour la biologie (mais pas que, loin de là) par l'université de Lyon.
• WikiStats : ressources statistiques par l'INSA et le département de maths de l'université de Toulouse.

• RStudio's, dplyr, shiny, rmarkdown, etc. cheatsheets : génial
• R Vocabulary : back to basics
• Magott et al.'s refcard : ma préférée
• Jonathan Baron's refcard
• Tom Short's refcard
• Colors cheatsheet

• Google's R style guide : longtemps la référence
• Hadley Wickham's style guide : plus courte, meilleure à l'usage et dans l'usage

• Débug et canard en plastique
• Calculer son alcoolémie avec R
• La recette des falafels avec R
• Une autre liste de ressources

• Tout ici est délicieux mais on peut rajouter :

Frustration is typical and temporary - Hadley Wickham

If the statistics are boring, then you've got the wrong numbers. - Edward Tufte

Always code as if the guy who ends up maintaining your code will be a violent psychopath who knows where you live. - John Wood

At their best, graphics are tools for reasonning about quantitative information. - Edward Tufte

There are three types of lies - lies, damn lies, and statistics. ― Benjamin Disraeli

Les statistiques sont comme la dentelle des petites culottes : elles révèlent le superflu mais cachent l'essentiel - ?

L'analyse statistique n'est vraiment utile qu'à des personnes qui n'en n'ont pas la maîtrise, et n'est maîtrisée que par des personnes qui n'en n'ont pas vraiment l'usage - Daniel Chessel