怎麼可能寫程式-R

閱讀時間約 3 分鐘
出於對數據分析的興趣,一個多月以前註冊了Coursera Google Data Analytics課程。其實平台上也有其他像IBM開的數據相關課程,網路上也有比較課程差異,我因為沒有完整的先備知識,也想多了解Business Analyst,所以就選了Google這門課。
一路從熟悉的spreadsheet,到新接觸的SQL、Tableau,再到這周的R。身為一個覺得這輩子不可能寫程式的人、一個上過幾堂Python就放棄的人,我在進入R之前,認真的放了兩天空檔,然後才下定決心進入。
然後....開啟新世界!
沒有想到只是就寫幾行字,程式跑出來的結果會這麼有成就感,而且因為使用過Bigquery跑SQL,覺得RStudio跑R的介面好簡潔友善,上課上得好有興致想繼續往下學習。
這樣的轉折,讓我覺得需要來記錄跟歸納原因,讓自己下一次的挑戰準備也能採用系統化的方法,更快的進入狀況。
  1. 動機:學習Python時很快就drop-out,主要是因為那時並沒有清晰學習的目的,只是想說學學看而已,但學習R有一個重要的契機,並不是"想要"學習R,而是我覺得數據分析好玩,我想知道怎麼樣可以讓我的數據分析能力更好、也想知道BA的職涯歷程與日常都在做什麼。而R,只是剛好包含在Google課程內的一環。
  2. 決心:其實之前上過好幾次Coursera的課程,這些課程都是我有興趣的,不過大部分也很快drop-out。這次的課程原來也不在規劃中,想說要先起個頭而已,但也是剛好最近看了不少跟"堅持"相關的書籍,所以就下定決定要在期限內完成課程,於是一步一步,也到了系列課程的尾聲,到了R。
  3. 慢慢來、比較快:我之前有個毛病是,我很喜歡速度感,喜歡在短時間內大量閱讀很多資料,速度感跟大的量體兩個因素,導致我很容易以為自己讀完了就吸收了,也會跳過一些項目,但到了R的這周,就有比較認真的跟著課程資料,一個章節一個章節的作筆記、操作。
  4. 輸入與輸出的平衡:以前也很習慣先大量輸入或是就大量輸出,但其實輸入和輸出應該要在一個時間段內都有所規劃。只有大量輸入會導致自己迷失在茫茫資訊海裡,只有大量輸出不只消耗能量也會覺得自己很快乾枯。學習真是一門學問阿,好的老師做到好的輸入、輸出平衡的課程設計,而自己的學習規劃也應該要注意這一點。
  5. 學習社群:我特別喜歡Discussion Forum的設計,很多課程內理論、實作碰到的問題,都有前人踩過坑,有大神協助釐清。但不只是Coursera的課程而已,在那之外碰到的任何問題,也要記得就先丟到google去問問看。
總結一下下次自己能怎麼樣做得更好:(1)釐清動機、做目標設定,(2)堅持,最好每天都設計時間段做跟目標相關的事情,(3)不急躁,真正搞懂比較重要,(4)輸入的同時always寫筆記,如果只有輸出也要自己找目標加強來學習,(5)學習的路上有人相伴最好!
That's it! 繼續把課程完成~









































































































































































































































































































































































































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—寫於2017.10
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