總之就是從自身python經驗加上一些技術探討衍生出的雜七雜八雜談 前方鑽牛角尖注意
今年鐵人賽會想寫這個主題, 主要是因為討論Microsoft R解決方案的文章, 好像不多, 不過究其原因, 有可能是已經有Open Source的R可用, 為何還需要Microsoft R? 希望透過一系列的文章介紹一下Microsoft R解決方案有何過人之處? 另一方面也藉由此次鐵人賽整理一下這些年利用閒暇時間透過R實作Machine Learning的一些心得與筆記, 給跟我一樣是門外漢, 想跨入Data Scientist 一途的朋友作為入門的參考
一起用python進行資料分析吧吧吧！
分別學習vue.js與d3.js寫成筆記 並且嘗試將兩者混合使用
Azure machine learning studio and Azure machine learning workbench using note
近幾年有好多buzz word：Data Science、Big Data、Data Visualization、Hadoop、Machine Learning等等。 這些不同的詞彙代表的都是目前正在進行的工業4.0會使用到的技術之一。 每一次工業革命，都是世界結構整個的改變，正處於變革的我們難道不需要了解這些東西嗎？但是對於完全不懂這些概念的人要如何切入進去？ 這個系列將會帶大家從最底層的Hadoop到最上面的資料應用做一個整體的基礎介紹 - 讓大家能夠更好入門Data Science會使用到的不同領域技能做個概述介紹。
幾年前因為維護專案接觸 Stored Procedure，開始開發與修改基本所需要的功能，因為不熟悉，過程中陸陸續續遇到效能問。幾年後因為工作需求，重新開始學習與撰寫 Stored Procedure。這一次面對大型系統，需要更多對於效能調教的知識與大小技術。運氣很好的是週遭很多專家朋友，在這一年學習了不少。在今年透過鐵人賽，將這些經驗一一做彙整，請大家多多指教。
這個系列不是R 語言基礎教學，而是你已經會一點R 了。 文章內容會聚焦在如何利用R 語言來解決公司（上司）的問題，文章內容很多事我個人的解法，如果有個好的想法歡迎指教。
僅以一位職場老鳥的角度，以執行專案的方式，自無到有的推導出資料蒐集、處理與分析過程，終至最後的成果展現； 期望能以分享的方式，方便有相同需求的夥伴，解決一些初階的問題。 通篇內容，是透過自行定義專案需求，推導建置，串接自網路上取得的資料，反覆驗證測試的結果。並確認觀念上的應用，並無偏離主題太多。
