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學習資料科學,不再手忙腳亂龐大的市場需求、優渥的薪資、具有影響力的工作內容,讓資料科學家被譽為「21世紀最性感的職業」,也因為資料科學的火熱,從R、Python程式設計到機器學習、統計學等課程大量出現。要成為資料科學家,似乎要具備資料科學文氏圖(下圖)中的所有技能,但是,大家有沒有想過,到底要從哪個領域切入,才不會像無頭蒼蠅,這邊學一塊、那邊學一點,永遠看不見盡頭呢?剛入門學生最渴望獲得的通常是「程式撰寫」與「數學統計」的能力,剛開始的我們也是如此,買了許多資料科學相關的課程(下圖都是大鼻購買的課程),雖然課程內容相當豐富,但除了有點生硬外,常常學了也不知道可以用來解決什麼問題。最後的結果往往是:大部分的課程都沒堅持下來,或是堅持到底以為收穫滿滿,最後卻說不出到底學到了什麼。商業分析能力-成為傑出資料科學家的關鍵僅管「程式撰寫」與「統計知識」是一名資料科學家的必備技能,但常被忽略的「商業分析能力」反而是讓你脫穎而出的關鍵。在Facebook資料科學家的職缺介紹中,就經常強調產品知識及跨部門合作的能力。在面試中可能被詢問的問題是:「請你設計一個方法,找到每一個用戶最好的朋友?你會需要使用什麼數據?要使用哪種演算法實作?」你必須先了解Facebook的商業目標,才能夠定義什麼叫做「最好的朋友」;有了清楚的問題與目標定義,才能夠設計資料分析流程,並蒐集、整理相對應的資料,實作出讓產品經理滿意的模型與解決方案。這就是為什麼我們要強調「商業分析」的能力:辨認出正確的問題,才能真正解決問題,創造價值。R語言和Python是目前資料科學界最受歡迎的兩種程式語言,儘管工作中常需要交互使用兩種語言,為什麼我們在這門課程會選擇教授R語言呢?R是專注於「資料分析」的程式語言「為了資料分析而生」的R語言專注於用戶導向的資料操作、統計建模以及視覺化分析;而Python作為一般化的程式語言,強調運作效率和程式的可讀性。因此,對於靠近工程端的資料工作者,Python是比較適合的工具,但對於分析端的資料工作者,專注於「資料分析」的R語言絕對是最適合的程式語言。R是容易學習的「資料分析」工具由於R是為了分析而設計的程式語言,許多資料分析的精神、流程與方法都已經內建於R語言的底層了!相較之下,Python作為一般化的程式語言,除了得仰賴如Pandas,SciPy,Numpy等運算套件,學習時更需要花不少時間了解程式語言與電腦科學的相關知識。以R語言作為授課語言,可以讓學生專注於「資料分析」的學習,減少分心學習其他議題的時間。R能完成大部份資料分析專案的需求下圖為O’Reilly資料科學薪資調查報告中「資料科學家常見的工作任務」:其中R語言較擅長的任務有:基本的探索性資料分析(運用各類統計與視覺化套件)運用資料分析解決特定的研究問題(運用各類統計與機器學習套件)與決策者溝通資料分析結果(運用RMarkdown)建立模型的prototype(運用各類統計與機器學習套件)建立視覺化圖表(運用ggplot2/plotly/ShinyApps)與外部關係人溝通(運用RMarkdown/ShinyApps)建立企業內部的資料儀表板(運用ShinyApps)相較於Python適合用於「量產/機器學習/深度學習」的使用情境,R語言本身更擅長處理常見的資料分析專案任務。當然,Python也可以完成這些任務,但生態體系較為複雜,也不像R語言一樣容易上手。精準且熟練的「商業分析能力」,是傑出資料科學家的關鍵能力,少了這項能力,程式和統計的專業能力不但容易被忽略,更可能增加跨部門合作與解決問題的困難度。因此,我們開發了一套從「商業問題」出發的資料科學課程,強調「商業分析方法」與「模型運作原理」,帶領大家在實際個案中,學習重要的商業觀念,選擇適當的模型;課程中以「R語言」進行資料建模,視覺化資料分析結果,並提出可以被執行的商業策略。這樣的訓練,將讓你以更高的層次看待資料科學,打開「成為資料科學家」的大門。第一部份:R語言程式設計特訓班這門課程在一開始會提供沒有R語言經驗的同學三堂特訓班,以最少的時間教會你:基本的R語言程式設計技巧學習在tidyverse架構下進行資料的輸入、整理、轉換與整合運用ggplot2與plotly進行互動式資料視覺化。第二部份:資料科學方法論根據過去的專案經驗,我們挑選了最常在工作中派上用場的六個方法,進行詳細的解說。同時,我們會搭配相關的商業個案,帶大家走過完整的資料專案流程,讓大家完全了解這些方法如何解決工作中遇到的商業問題。以生活情境出發,快速理解演算法核心精神我們認為:與其一下子跳入複雜的模型架構,不如先從生活中的例子出發,用最平易近人的方式了解演算法的核心精神!以下是課程的範例投影片:以「網路心理測驗」出發,幫助你理解決策樹的精髓所在。不只有程式碼,重視模型原理許多網路課程著重於工具的使用,我們除了教你工具,更會讓你了解模型背後的觀念與原理,在應用時便不會一知半解。以下是課程的範例投影片:用清楚的圖像方式,呈現A/B測試與變異數分析的操作機制。串連商業問題與資料分析在個案研究中,除了使用模型外,我們更會清楚解釋商業問題的背景知識及思考模式,讓不是商學院的學生也能快速上手商業分析技能。以下是課程的範例投影片:運用邏輯回歸(logisticregression)解決航空業的客戶流失與保留問題。多元且真實的商業個案這門課程的商業個案,多來自於兩位講師在工作中遇到的情境,加以改編而成。儘管使用簡化後的資料集合與情境,問題的背景與解決方法和實際情況非常相似。以下是課程的範例投影片:協助手遊產品經理擬定玩家STP(Segmentation/Targeting/Positioning)產品行銷策略。手把手帶你完成資料科學專案針對所有商業個案,我們都會撰寫RMarkdown教學文件,除了看到程式碼與執行結果外,更能看到我們拆解問題的邏輯,讓你一次學會商業分析與程式設計。以下為課程的RMarkdown範例:協助航空公司外部合作經理分析信用卡紅利活動成效,並透過ggplot2套件視覺化成果。課堂作業會分成兩個部分:選擇題我們會以選擇題的形式檢視各同學是否能撰寫出正確的程式碼,以及回答對應的資料分析與商業問題。完成作業後,我們也會提供作業詳解供大家參考。個案討論日後會不定期針對不同商業案例和同學討論\b如何解這些問題,並依情況提供同學意見與回饋,幫著大家理解個案內容。相關問題回答開課前我們會在每個週末統一回覆同學提出的問題;開課後依照課程進度,暫定每兩週回覆15則同學關於課程或作業的問題。由於目前工作人員只有兩位講師,且講師都有其他正式工作,較難在上課人數未定時就給大家確定的回答頻率與回答形式(Hahow回覆/Facebook社團回覆/E-mail),還請各位同學見諒!這門課程是設計給想要成為「分析型資料科學家」的初學者,因此這門課期待你樂於思考,不排斥數學,更需要你動手寫寫R程式碼,雖然是一門入門課程,但得花不少心思,更需要你的主動學習(因為講師或其他同學不一定能立即回答你的問題)!如果你是以下類型的人,這門課程應該很適合你:商學院背景,想學習資料科學的大學或研究所學生統計工程背景,想學習商業分析的大學或研究所學生初入商業分析、資料分析領域的社會新鮮人想理解資料科學方法與商業應用情境的主管如果你是以下類型的人,希望你能把這筆錢省下來:想要成為機器學習專家想要單純學習程式設計技巧想要學會Kaggle競賽的技巧想要學會處理GB或TB等級資料已經對於資料科學/商業分析非常了解的人希望大家能透過資料分析社群多多介紹我們的課程,這是對我們最大的鼓勵!為了回饋大家,兩位講師將會在達成特地目標時,解鎖以下活動:300%:商業分析師/資料分析師/資料科學家履歷撰寫技巧當課程募資人數超過目標人數的300%時,我們會加錄主題「履歷撰寫技巧」,幫助大家在求職時展現自己的實力與專案成果。同時,我們也會挑選一些適合的案例,幫大家的履歷更上一層樓!(注意:主要針對英文履歷撰寫,中文履歷兩位講師較無經驗,盡請見諒!)600%:1對1線上咖啡時間:抽出10位同學免費參加當課程募資人數超過目標人數的600%時,我們將抽出10位同學,每位同學將能夠線上諮詢兩位講師,每位講師各有15分鐘的coffee-chat時間,暢聊資料科學與職涯規劃!1000%:舉辦實體工作坊,抽出20位同學免費參加當課程募資人數超過目標人數的1000%時,我們抽出20位同學,舉辦實體工作坊,讓對資料科學有興趣的同學,能近距離與老師討論相關問題,更重要的是,同學們能夠互相交流討論,一同成長!註1:1-1咖啡時間與工作坊的時間、地點、主題、形式、抽籤資格等細節,將於募資結束後另行公告於課程頁面及大鼻觀點粉絲專頁,抽籤結果會公佈於大鼻觀點粉絲專頁。註2:1-1咖啡時間則由老師主動與同學約定雙方都可以的時間,約定後如有需要更改時間,需於三天前與講師協調,每人只能更改一次。於約定時間未能準時上線者,視為放棄咖啡時間權利。註3:工作坊的時間將為固定時間,因場地、人力與同學間的溝同協調,較難讓大家共同選擇時間。預計抽出20位正取與10位備取同學(備取同學也會有遞補順序),只要超過5人出席即會舉辦,若未超過5人能夠出席則改期辦理。改期後不會重新抽籤,依照原先正取與遞補順序依序通知詢問是否參加活動。註4:兩位講師保有募資解鎖最終解釋權,亦有修改活動內容的權利。黃大維(大鼻)國立臺灣大學統計碩士(初等統計學助教,評分:4.61/5.00)國立清華大學計量財務金融學士,斐陶斐榮譽會員曾任職英睿科技(資料科學家)、優拓資訊(實習資料科學家/產業分析師)、CHOCOLABS(實習資料科學家)、中央研究院數學所(暑期研習生)、北京大學經濟學院訪問學生,參與專案包含:推薦系統、使用者路徑分析、觀看次數預測系統、增強學習、自然語言視覺化、外匯交易、投資組合最佳化、選擇權套利等專案。沈辰禧國立臺灣大學商研所碩士國立政治大學企管系學士在校內有多次R語言公開教學經驗曾在SynergiesIntelligentSystems和鼎泰豐擔任實習資料分析師,有多種不同產業的資料專案經驗,如海運業訂單需求預測、餐飲營收分析、供應鏈視覺化、智能投顧演算法開發、半導體製程分析、臨床脈波辨識等專案。

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