怎麼可能寫程式-R
2022/05/21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。
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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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