呼！終於來到了最後一天，今天想聊一些比較和技術沒有關係的東西，先來説說為什麼會來寫這一系列的文章。
我大學畢業於通訊工程學系，但是在大學期間點的技能都是偏資工類，當時的寫程式的想法很簡單，只要有辦法做出網站或寫出應用程式就是個及格的工程師，但這樣的想法在出了社會後，很快的就發現這樣的想法很幼稚，身為一個技術人，你必須在不斷改變的環境下，持續學習精進自己的實力，熬夜寫程式、聽線上課程、參加研討會等，學的東西越多越深，就更發現自己不懂的東西好多，自己以前的程式碼髒亂難讀...
我第一次寫R 是在替代役後期間利用休假時間上線上課程學的，但是後來找了第一份工作後，應徵的是Mobile App開發而沒碰，近幾年來機器學習興起，公司專案也告了一段落，所以我主動向老闆提說我想嘗試資料分析領域，老闆同意後，我開始利用下班時間重新學起Ｒ，現在翻翻之前的程式碼還真發現當時寫的程式碼真亂，在我會用dplyr前，我過濾資料的方式是這樣寫的...
orders <- subset(orders, NAME != "something A")
orders <- subset(orders, NAME != "something B")
orders <- subset(orders, AMOUNT > 1)
orders <- subset(orders, PRICE > 300)
後來認真理解了dplyr 之後，才發現超好用，這也是為什麼我前面幾天的介紹會是dplyr。
這幾年機器學習的興起，讓很多對人工智慧有著很多的期待，我自己也搭著這股浪潮去學，但是我發現多數的機器學習框架都是前人鋪好路，你只要調控參數不必很理解底層就可以得到結果，這樣看似很方便，但其實我們似乎都忽略了原理...，也因此我也慢慢地在補大學時，沒有很認真在學的數學相關課程（線性代數、機率統計），期許自己能成為一位真正的資料科學家。
以下是我學過有關機器學習線上課程的地方
交大線上課程是個很好磨練基本數學的地方。
Udemy 常常也一堆300台幣的課，也是不錯的資源。
Coursera 的機器學習課程很好上手，很推薦初學者學習。
我得說...連續30天都寫技術文章真的是超難的...當下班回家後，得趕快把未完成的程式碼寫好commit，然後打開ithome 寫文章，因為不想欠債，所以每天硬逼自己一定要寫完，中間經過跨年時更是煎熬ＸＤ，不過現在寫完後，真有種不敢相信自己辦到了的感覺啊！
滿滿的30天commit....
dplyr系列：
【02】當老闆想問：話說我們的會員註冊情況如何時？
【03】當老闆再問：嗯...話說我們已註冊的會員中有多少人有消費過的？
【04】當老闆想問：話說...經營至今，我們的每個月的營收狀況如何啊？
【05】當老闆說了：喔喔喔！那這些月營收之中，又是哪些東西賣的最好啊?
【06】當老闆問說：嗯...營收最好的是掌上型電玩啊，那第二、第三名呢？能畫個圖嗎？
【07】當老闆發問：OK，現在加幾個條件，請問公司營收最高的三個月中，而且用信用卡付款中的訂單，賣最好的是哪些種類的商品呢？
【08】當老闆想知道：啊，來個回饋活動好了，你幫我拉出今年五月購買生活家電且消費滿450以上的消費者聯絡資訊給我
【09】當老闆提到：我很好奇，在有購買記錄的使用者中，買的商品種類有沒有什麼特徵呢？
【10】當老闆問說：嗯...你只不過是改變資料結構而已，說好的分析呢？
下載外部檔案系列：
【11】當老闆想瞭解：我最近對台灣農產品有興趣，你可以幫我抓個資料分析嗎？
【12】當老闆想更瞭解：除了抓當天的農產品行情價以外，有沒有辦法抓更早之前的價格啊？
【13】當老闆很想瞭解：既然現在有了這些農產品行情資料，那你可以幫我找今年一月中，平均上價高於200且交易量前幾名的作物是哪些嗎？
地址分析篇：
【14】當老闆突然問：對了，有沒有什麼辦法可以分析地址啊？可以顯示在地圖上的那種。
【15】當老闆突然又問：你畫的地點都是用經緯度座標畫的，可是我們會員資料庫存的是地址啊，你可以用地址在地圖上畫點嗎？
【16】當老闆突然再問：很好，現在地址很明瞭了，但是我想把在附近的地址當成一組做分群，這有辦法嗎？
【17】當老闆突然再再問：喔喔，地址切開是切開了，但是這個k 值我設多少會有差嗎？
【18】當老闆突然再再再問：蛤..k值好麻煩喔，那你有什麼辦法可以解決地址分類太細或太廣的問題？
【19】當老闆突然(再)^4問：用了多次k-means 後真的有比較好嗎？說說看啊！
shiny篇：
【20】當老闆嘟著嘴問：前面幾天你展示了很多資料分析手法，但是公司很多人不會寫程試，你有辦法嗎？
【21】當老闆眼睛blink blink地問：哦？這看起來很方便，那我們公司的資料怎麼在shiny 上呈現？
【22】當老闆疑惑地問：所以我可以在這個網頁調整參數，那有哪些參數可以調？
【23】當老闆興奮地說：那太好了，就先來一個可以互動的表格當作示範吧！
【24】當老闆想了想問：可是有時候資料是分段處理的，這時候該怎麼使用shiny 處理呢？
【25】當老闆扎了兩下眼問：那我們手邊資料有什麼情境適合這樣分段處理的嗎？
【26】當老闆扎了三下眼問：那可以直接在shiny 上顯示k-means 分類後的地圖嗎?
【27】當行銷人員傻眼問：呃...工程師大大，為什麼按了取經緯度按鈕後程式好像就當掉了？
【28】當行銷人員仍不滿足地問：之前也有很多分析，這些也可以全部放到一個shiny上嗎？
【29】當老闆還是有問題的問：嗯嗯嗯！那我想問，如果我另外一台電腦也想使用shiny 來整理資料，他也要設定環境那些嗎?
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