R：數據分析與統計
在大數據的潮流之下，一流的商學院漸漸都已經把以小樣本為基礎的傳統的商用統計、和以大數據為基礎的商業數據分析分開來教，這份自學地圖 基本上也反映出這一個趨勢，我們整合了DataCamp和Coursera這兩個線上教學平台的優點，整理出一套適合非資管背景的商學院 的學生的自學地圖 (點選圖中的課程項目就可以連結到該課程網頁) …
【UPDATE: 2019-07-10】 哈佛大學今年(2018)推出一系列專為非資管背景的商學院學生設計的資料分析與基礎統計課程 – Data Science, Harvard Univ.，目前全部的單元已經上線了，以下我們將它整合到我們的自學地圖裡面。這個課程放在 edX 這個頻台上面，它一樣有免費旁聽和付費認證兩種選項。
【R語言】對非資管背景的MBA來說，商業數據分析主要是依靠使用工具，而R語言號無疑問是使用這些資料分析工具最方便的介面。從行銷傳播、財務金融、管理會計、作業管理、人力資源管理，從傳統的資料庫、大數據、叢集運算、到目前流行的人工智慧、深度學習，現在都已經有R的高階應用套件，許多第一流的商學院也紛紛推出資料科學商管應用的線上課程；這些套件都是可以自行下載、合法使用的；對商學院的學生來說，大多數的線上課程也都是可以免費旁聽的(詳如此文)。使用這些線上資源唯一的前提是要會使用R語言做基本的資料分析，這一份自學地圖就是希望幫助同學們建立這一個基礎能力。
【線上教學平台】Coursera和DataCamp都是很受歡迎的線上教學平台，前者的優點是課程內容比較有系統、課程結構比較扎實，我們認為這種教學方法比較適合發展得比較成熟的傳統機率、統計；後者好處在於線上實作、快速上手，我們認為它比較適合正在快速發展的資料科學、和不斷推陳出新的商務應用套件。
【免費 vs. 付費課程】為了學習的完整性，這一份地圖裡面我們納入了DataCamp和Coursera的一些付費課程。線上教學平台(MOOC)當然需要收入才能夠維持營運，不過，這一些教學平台對學生都是非常友善的；有學生身份的話，你可以透過DataCamp Classroom這一個機制，就可以在一定的期限內免費上DataCamp的付費課程；至於Coursera，你只要在註冊這課程的時候選取”Audit”這一個選項，也就可以免費旁邊。中山管院的同學在使用這些付費課程的時候需要幫助的話，歡迎你到管學中心的技術諮詢教室(R4091-1, ext:4607)，我們會幫你解決問題。
【軸心路徑 A-B-C】對於非資管背景的同學，我們建議依序先上 A、 B 、C 這三個Track裡面的七個課程，其中：A 是中文的R語言簡介；B 介紹在後續的課程裡面會一直用到的兩個重要套件； C 則是資料探索和個案分析。 除了容易上手之外，走這一條路徑會也會讓你看到R的強大分析能力，你會學息到、即使不用艱難的機率、統計方法，光是靠R的基本語法和繪圖功能，我們就可以對商務資料做出很精緻的分析。
【輔助路徑 D】做資料分析的時候一定會用到繪圖和文字、日期資料處理，常常我們也會需要使用迴圈之類的程式邏輯。只不過這些「雜項」在軸心路徑之中也會陸續學到，對多數人來說，Track D 可以先放一邊，有需要、或有空的時候再回來上。
【統計路徑 E、F、G】傳統的統計分析方法比較重視理論，它主要是用來檢定變數之間是否有顯著的關係；相對而言，現代的商業數據分析比較務實，它主要是使用歷史資料來預測未來。 話雖如此，我們還是需要有紮實的理論基礎，才能學習、運用比較複雜的商業分工具。對於沒上過管統的同學，我們建議先把 E 上完，這個Track可以看成一個「速成班」，幾個簡短的自學課程為大家建立基本的統計知識，它基本上足夠讓大家做一些基本的商業數據分析。不過，統計學其實是一個很大的領域，真的要把它學好，還是要上比較有系統的課程才行。F 和 G 分別是由阿姆斯特丹大學和杜克大學提供的正式統計學程，它們分別都是由五個課程組成的學程，除了詳細的教學影片之外，也分別都搭配兩個DataCamp的課程讓大家做練習。對一般的碩士生我會推薦 F，阿姆斯特丹大學這一個學程比較平易近人，它用了很多例題讓大家理解一些統計裡面比較艱難的概念，讓學習變得比較輕鬆有趣。想要繼續做研究的博士生可以考慮 G，杜克大學這一個線上學程使用比較嚴謹的學術語言，好處是它有涵蓋像是無母數、貝式統計這一些，一般我們在高等統計裡面才會教到的分析方法。
【互助學習、持續成長】與其單打獨鬥，我們建議同學們組成跨科系的互助學習小組來一起學習， 除了可以同學們互相學習之外，這樣我們也比較容易幫大家安排DataCamp Classroom之類的資源。我們建議同學們可以趁寒假，利用這些自學課程，自己先做一些練習；開學以後，我們會從不同的分技術、和不同的商管應用，繼續幫介紹R的各種工具套件。中山大學管理學術研究中心正在推動使用R語言來做商業數據分析，有興趣的老師與同學，請在這篇PO文底下留下你的姓名、email和簡單留言；我們會把後續的相關文章發送給大家，請大家多多指教，也請幫忙分享給需要R入門自學課程的朋友。
REFERENCE:
1. 9 Best Data Analyst with R Online Courses You Need to Know in 2021 [url]
