分享我如何快速查資料來增進工作效率。

我如何精進吸收英文資訊的能力。

軟體正在吃掉整個世界的例子之一。

練習和人談來得到自己想要的結果。

從以前就一直很多人問我這問題：你怎麼學英文？關於這個問題，我決定寫一系列短文，供大家參考。

在上一篇和穎鍾的討論中，他說的一句話讓我覺得相當值得思考。

最近有機會和一位朋友──鄭穎鍾──討論我們在做資料科學及機器學習上所遇到的一些問題。由於我們都是數學背景出身，所以在經歷和做事的方法上多少有些雷同。但因為我們在不同的產業工作，會遇到不同的問題，我和穎鍾討論後，決定把我們的想法寫下來，提供大家參考。

新一季的大聯盟又要開打了。想寫篇文來記錄一下：兩年前的我，作為一名鍵盤球迷，是怎麼陰錯陽差進到光芒球團實習的故事。

這學期讓學生作期末專題時，有幾位學生想處理的資料是內含日期的時間序列(time series)。因為日期讀入 R 以後會儲存成字串(如果有記得stringsAsFactor = FALSE)，就算想畫一張時間序列圖，都需要將資料清理一下才行。這時 Hadley Wickham 開發的 lubridate 就相當好用。這篇文章用到的包裹如下

在作迴歸分析時，常常會用殘差圖(residual plot)來當作模型是否有改進空間的依據。最近在教學時發現David Robinson作的broom套件相當好用，也可以拿來畫殘差圖。broom內的函數大多是拿來計算和model相關的數據，而它和R內建函數的不同之處是所輸出的物件通通都是data frame，所以能和Hadley Wickham的dplyr及ggplot2無縫接軌。

最近因為工作和教學的關係，一直在用 R。雖然英語世界很多 R 的資訊，但對於程式初學者如我來說，遇到問題往往連該用什麼關鍵字搜尋都不知道，遑論找到解決辦法。於是決定把我在教學時所見到學生的一些問題，和我自己在處理資料時遇到的一些問題的解決方法記錄下來。即便不是最佳解，如果這些 minimum viable products 能讓其他和我一樣的初學者從中得到解決問題的靈感，那也就夠了。