R语言考试通常会用一些真实的数据集来考察学生的数据分析和统计建模能力。这些数据集可以涵盖各个领域，比如金融、医疗、市场营销等，包括了各种类型的数据，比如数值型数据、文本数据、图像数据等等。
学生可能需要通过R语言来读取、清洗、探索和分析这些数据，同时还需要使用R语言中的统计和数据可视化工具来进行相应的数据处理和展示。
环境设置：首先，你需要从R语言官方网站下载最新版本的R语言解释器。此外，你还需要选择一个集成开发环境（IDE），如RStudio，这是最常用的IDE。其他可用的IDE包括微软的Visual Studio和VS Code，以及Jupyter和PyCharm。
数据类型：R语言中最基本的数据类型是向量。向量化计算是R语言特有的一种并行计算方式，它对向量中的每个元素进行分别计算，并以向量的形式返回计算结果。
索引和操作：R语言中可以使用match()函数进行索引操作，例如match(vector, c(11,14))会返回向量vector中与c(11,14)匹配的元素的索引值。同时，可以使用%in%进行值的匹配。
向量操作：在R语言中，可以使用c()函数将元素组合成向量。例如，vector<-c(11,12,13,14)会创建一个包含11、12、13和14的向量。
数据框：数据框是R语言中用于存储不同类型数据的一种数据结构。创建数据框时，每列的数据类型可以不同，但长度必须相同。
以上是R语言编程基础教程的一些主要内容，希望对你有所帮助。如果你需要更深入的学习，可以参考相关的书籍或在线课程。