Hi!大家好，我叫史丹利，是一位.NET工程師，希望用30天和大家一起複習陌生的R語言和厲害的機器學習技術。

Big Data and Machine Learning

和R語言見面前，我得先重新淺淺的認識機器學習。

一種讓機器從資料中學習而得到了預測未來的能力。

其實機器學習在80年代就出道成為藝人了，算是80後，搭上這幾年硬體儲存以及運算效能大幅進展的列車，雲端、大數據(Big Data)先火紅了5~6年，當收集的數據越來越完整，人工智慧事務所下的機器學習能提供的決策資訊就更精確到位，而她就在這幾年快速重新的竄紅並且有著難以想像的創新。

因為機器學習的文藝復興，資料採礦(Data Mining)傳統習慣使用的統計作法，也有機會運用更多機器學習演算法來運算海量資料，找出商業金礦。

機器學習復興的三傑，Big Data、Open Data及深度學習。

*2001年有兩部裘德洛的電影: 大敵當前、AI人工智慧。

R語言歷史

相較機器學習，R語言是90後，一開始的發展在統計軟體，除了也受惠硬體提升，還更多演算法工程師、數學家及統計學家開發的套件貢獻，讓R語言也和Python一樣在數據分析界受到歡迎。

見識過幾種古老的商業程式語言(Assembly、Cobol)的經典，但其實自己2年多前才第一次聽到了陌生的R語言，讓我們來認識一下對我們很新穎的她。

R語言是由紐西蘭奧克蘭大學的統計系教授 George Ross Ihaka 和Robert Clifford Gentleman在90年代初期開發，也因此稱為R。

R語言本人生活照一張:

R語言是一種直譯式語言，主要用命令列操作。
感覺撰寫R類似在寫Powershell，指令可以一行一行的互動執行，更厲害的是全域變數(global variable)還可以緩存一陣子。

R語言是一個免費的自由軟體: Open Source! 也可以在多種平台下執行(Linux、MacOS、Windows)。

寫R語言和機器學習見面會的30天文章

平時的工作是負責一套金融支付系統解決方案(Solution)的研發及維護，基本的工作目標就是把交易快速以及正確的處理，有時使用者有著許多統計、圖表甚至預測數據的需求，但個資要ETL到倉儲又有些資安的限制以及效能的考慮，這時候如果有具備進階分析(OLAP)功能的線上交易資料庫(OLTP) ，也許我們就能更即時提供商業上的決策建議。

這個期待，就在2015年微軟把Revolution Analytics公司併購後看到了可能，微軟團隊除了把R語言也整合進Visual Studio，在最新版本的SQL Server 2016中，也同時建置了In-DataBase R服務了! 未來CIF(Customer information file)、交易資料不用出機器，就可以完成訓練模型並且即時使用模型。

在iT邦幫忙鐵人賽30天中，想試著從.NET工程師的角度使用微軟工具Visual Studio先複習R語言以及簡單的機器學習演算法，一天複習一點，希望能給已經是.NET工程師的成員和朋友一起接觸厲害的R語言，Day01先計畫題綱:

• .NET工程師的R環境
• R語言的基礎
• R語言的資料介面
• R語言的資料視覺化
• 簡單的機器學習演算法

鐵人賽Big Data組遇到了機器學習的老師了!很榮幸和他一起參加!志在完賽!
加油!明晚再見!

參考

微軟整頓R語言產品線大改名，還免費開放R伺服器
http://www.ithome.com.tw/news/103244

文藝復興的起源地:

2011.10攝於florence,Italy