『認真回,學Python,然後
1. 把Excel資料丟到google spreadsheet上當關聯式資料庫用,
2. 用python pandas整理資料
3. 用datastudio做視覺化分析或定期觀察儀表板
這是我最推薦新手入門數據分析的工具組合。
你要做數據整理跟分析,重點只有三個:
資料存放的地方、整理資料工具語言、視覺化套件
一般來說,正規的方式是資料放sql、整理資料用sql code,
然後視覺化再用ggplot、shiny(R), Matplotlib、plotly(Python),
但初學者沒辦法一次搞懂這麼多東西,直接用現成的東西就好,
唯一需要學習的是python pandas跟如何用python串接google spreadsheet,
但這我覺得根本比VBA好學兩萬倍,code也比較好管理...』
Re: [問卦] EXCEL VBA值得花時間去學嗎 https://disp.cc/b/163-e8Nl |問卦原文 https://disp.cc/b/163-e8Gh
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徵才機關:國立海洋生物博物館
人員區分:其他人員
官職等:無
職系:無
名額:3
性別:不拘
工作地點:90-屏東縣
有效期間:110/07/28~110/07/30
資格條件:
1.具國內外理工,海洋生物,保育,養殖,資訊,資工相關科系學位。
2.對珊瑚保育,水質監測,生物分布,數據分析,程式語言有興趣,或具有R, 及python等程式語言使用經驗者為佳
3.薪資:
學士 33045元
碩士37410元
博士後 58350元
工作項目:
工作內容為執行珊瑚礁保育平台計畫相關內容。
工作地址:
屏東縣車城鄉後灣村後灣路二號(國立海洋生物博物館)。
電子地圖
聯絡E-Mail:kidrain1014@nmmba.gov.tw
聯絡方式:
應徵者請將履歷書寄至sungyinyang@nmmba.gov.tw 楊松穎博士收
職缺類別:
不須具公務人員任用資格職缺
* 請注意:本職缺啟用應徵人員調閱履歷功能,應徵者需同意開放履歷給徵才機關調閱 公務人員應徵作業說明
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r語言python 在 [請益] 資料分析R or Python ? - 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
想請教從事 資料分析、ML 相關工作的各位,
比較常用 R 還是 Python ?
因為我上網搜尋相關工作,比較常看到必備需求中包含 Python ,幾乎沒有 R
因為 R 比較偏向學術嗎?
我上網GOOGLE到這幾篇
R, Python Duel As Top Analytics, Data Science software – KDnuggets 2016
Software Poll Results
https://goo.gl/DQNEvq
SAS, R, or Python Survey 2016: Which Tool Do Analytics Pros Prefer?
https://goo.gl/sJUubT
R vs Python for Data Science: The Winner is
https://www.kdnuggets.com/2015/05/r-vs-python-data-science.html
都是 R 使用率大於 Python
所以想請教各位,謝謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.229.88.36
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1500088140.A.802.html
所以是因為Python跟傳統程式語言相近 所以比較多人用?
R用於資料分析簡潔許多 但效率上or商品化方面 還是大輸Python?
聽大家都是Python 有點想跳Python 目前我大多是用R作資料分析(非工作)
這點R使用data.table,應該是不會創造新的,
另外我目前用R做資料分析,處理最大有到10GB的data,不知道算不算大
感謝大大,目前是ML靠R,DL靠Python,
不過R資料整理方面有很多高階函數,非常方便
另外有試過R整理好資料,輸出給Python去建模,
同樣使用XGBoost,Python沒有特別快,因為底層都一樣吧
看過很多資料視覺化處理,都是用R
DL還是Python強些
感謝,近期會去學學Python,其實都有在摸Python,
會試著用Python重新做之前分析過的 data
主要是上網找一些 data mining 相關的 job
必要條件幾乎都是 Python, R 很少QQ
OK 感謝大大回覆
瞭解,因為要跟他人合作,python會比較有優勢
感謝大大開釋,也就是說,只要好好學 R,實際上可以做到很多事,
資安web都有套件使用,蠻厲害的,
未來台灣業界熟悉 R 後,應該會更接受 R
※ 編輯: f496328mm (36.229.88.36), 07/16/2017 21:01:53
感謝 看來 Python 真的要好好學學
也謝謝大家這麼熱烈的回覆 長知識
※ 編輯: f496328mm (36.229.88.36), 07/16/2017 22:40:22
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