描述
R 語言是大數據時代的重要技能！
在近年大數據、資料科學蓬勃發展的期間，有愈來愈多的資料分析師、資料科學家、計量經濟學家與財務分析師成為 R 的愛好者！
而 Google 在 Coursera 推出的「資料分析專業證照」中，也選擇了 R 作為主要學習的程式語言。
此外，許多大學系所開設的機率與統計、線性代數、計量經濟學與財務分析等課程，以及多門開設在好學校的商業分析課程，我們都不難發現 R 語言的重要性！
因為具有免費、語法直覺、擁有豐富統計套件的特色, 讓 R 語言能深入各種不同的應用領域！
R 語言是一個應用於科學計算的專門用途程式語言，透過它我們能更夠有效率地進行各種統計分析，像是資料處理（Data Wrangling）、抽樣（Sampling）、模擬（Simulation）、描述統計（Descriptive Statistics）、視覺化（Visualization）、假設檢定（Hypothesis Testing）、變異數分析（ANOVA）或計量模型（Econometric Model）。
我希望在好學校開設「R 語言的 50+ 練習」，讓學生一步步完成這門課程所有的觀念講解、範例實作以及練習之後，扎實地將 R 語言納入自己的技能組，未來不論是修習機率與統計、線性代數、計量經濟學、財務分析與商業分析等課程都能如虎添翼！
以實作學習（Exercise Based Learning）為核心
「R 語言的 50+ 練習」將會採用以練習作為基底的學習理念，練習都是明確並且給定預期輸入、規定預期輸出的題型，沒有開放式問題或者分組討論的設計。
參加這門課程的學生必須要認知到程式設計與資料科學應用著重親自動手操作，光是聽講師講解觀念以及看講師進行範例操作還不夠，必須再加上親自思考並且寫作練習題才能夠有良好的學習效果，因此每一個章節都會設計成一個 LPAA：Learn（觀念講解）、Practice（範例操作）、Apply（練習題）與 Assess（練習題詳解）的小循環。
透過個案研究（Case Study），讓你更知道實際應用場景！
為了讓學生在學習的過程中能夠對「應用面」有具體概念，每個章節都會針對所學習的知識提供個案研究（Case study）讓學生預覽未來的應用，像是：
- 學到「矩陣」資料結構時，隨之而來的是矩陣代數的個案研究，學生就能體會為何我們會說學會 R 語言對修習線性代數是有幫助的。
- 學到流程控制時，隨之而來的是搜尋演算法的個案研究，學生就能體會為何二分搜尋會比簡易搜尋更有效率。
在最後一個章節中，老師也會補充更多的個案研究，像是生日問題、蒙提霍爾問題等，帶學生體驗如何將 R 語言應用在這些個案之中。
