Сен 14
Ищу хорошие курсы по Excel, интересует эффективная работа с таблицами, написание макросов, функции и области их применения с развернутыми примерами.
Короче, народ у кого есть опыт прохождения таких курсов поделитесь впечатлениями (стоит ли это того?), провайдером и контактами, охото дней на 4-5 погрузиться.
Заранее спасибо!
Опубликовано
30 Сен 2014
Активность
20
ответов
5819
просмотров
10
участников
3
Рейтинг
посмотри ролики по экселю на ютюбе, есть очень качественные
Иван, есть курсы. Могу спросить у коллег. В тюмени вроде как планируются.
А вообще отделение Макрософака есть в Томске, может они предлагают курсы от производителя? =))
1. Microsoft Office Excel 2010 для квалифицированного пользователя – 06 октября 2014г (2 дня) - "Академия АЙТИ" г. Тюмень
2. Visual Basic – программирование в Excel – примерно конец октября, начало ноября (3 дня) - точного срока пока нет.
Спасибо!)
По "Visual Basic – программирование в Excel" курс переносится на последнюю неделю ноября.
Есть те, кто был на "Microsoft Office Excel 2010 для квалифицированного пользователя" - какие впечатления?
Был на таком курсе в Тюмени, мне крайне не понравилось. Был стандартный обзор копочек, функций и ничего стоящего.
Вот тут материал гораздо интереснее:
http://www.planetaexcel.ru/
Я бы добавил, что на данном курсе несмотря на литеру "продвинутый уровень" изучали, что есть в меню вставка и как можно пошутить над коллегами. Более очень много "тётенька" и очень мало полезного!
Эти курсы раньше проходили в районе сквера.
Можно ещё тут инфу посмотреть: http://forum.msexcel.ru/
Планета-эксель, указанная выше, - очень стоящий ресурс.
А лучше в топку ёксель, и http://www.r-project.org в массы! Курсеру вам в руки - все бесплатно и онлайн (https://www.coursera.org/).
IDE - http://www.rstudio.com/products/RStudio/
А кто нить реально юзает Р в работе?
Где он может пригодится?
Как наследие языка S, используют его преимущественно в мат.статистике (SPSS, например, фактически сник в этой борьбе с R). Например, алгоритмов из области Machine Learning там не счесть (говорят, даже на kaggle.com виртуальные команды пользуют R для решения задач). Нередко используют еще примерно так же, как и Python - когда ориентированность на манипуляции с данными важна. Поддержка параллельных вычислений - само собой.
Удобнее не изобретать колесо в екселе, а прикрутить готовый вариант решения какой-нибудь из математических задач, к которой сводишь свои расчеты (все операции в R - векторные).
Кто-то тут упоминал про лицензии GPL и "некоммерциализуемость" решений... Но вот парням из Revolution Analytics (http://www.revolutionanalytics.com/) это как-то не мешает.
Гоша, я понимаю ты R эвагелист.
Ну какие готовые решения на R в нефтянке? Ну хоть одно приведи.
Даже если и ты чего-то делаешь в работе, тебя и не проверишь (ошибки делают все), и работу твою не продолжить и никому не передашь.
На мой взгляд, скилы в Excel для инженера - намного полезнее чем в R и любое другое программирование. Excel - это дефолнтый инструмент для уникальных, не конвеерных задач, для которых есть специализированный софт.
Порог вхождения, распространенность, возможность поделиться "исходниками" с коллегами. Вообщем нет смысла делать что-то в R если это можно сделать в Excel.
Вот именно это я и хочу узнать =) В википедии я уже прочитал все. Язык интересный, мануал читаю. Но где его применить мне? Даже ума не приложу пока что. При сборе фазовых, капяллярок? Прогноза добычи? =)
Так бы никогда не подумал, наверно, об этом. Но теперь тоже захотел на курсы......
Антон,
есть несколько моментов в сказанном тобой.
1 - Порог вхождения, или learning curve, как любят выражаться иностранцы - это верно, для любого языкового общения с машиной, отличного от немого (языка жестов), круче, будь-то R или Python.
2 - рано поставлена точка. Я бы указал только "нет смысла делать что-то в R, если это можно сделать в Excel быстрее". Конечно, имея "готовые" вещи, многое может получаться быстрее.
3 - проверить чью либо работу. Вот тут как раз в Excel все может быть очччччень запутано (поди разберись, когда наворочено что-то, не умещающееся в экран!). А reproducibility + literal programming - одно из основных направлений, в котором движутся современные языки (R, Python, не знаю на счет Julia). Фактически это означает "текстовый" документ со встроенным кодом расчета (что-то вроде LATEX). Такое проверяется гораздо легче многолистовой книги, на мой взгляд.
Гоша, "набыдлокодить" можно и в R и в Python - Excel тут ни при чём.
Мне вот этот нравиться формат Computable Document Format из Mathematica. Но куда всё это двигается, и что в итоге победит - это всё спекуляции. Хотя есть простой способ оценки Срока жизни (Life Expectancy) для технологий по Насиму Талебу: технология будет служить еще столько, сколько она уже прожила. Excel появился в 1982 году - ему уже 32 года. Значит вероятнее всего и последующие 32 года будем им пользоваться, то есть наваки работы в Excel будут востребованны еще очень долго.
Про CDF - спасибо за хороший пример того, куда все двигается.
Аккуратность нужна везде - "быдлокодие тут ни при чем", а тот факт, что файл Excel стал слишком объемным - еще не признак собственно "быдлокодия". Резюмируя, лучше диверсифицироваться - иметь в багаже несколько инструментов.
О гипотезе оценки цикла жизни: она довольно странная. Из нее ничего не следует: неверно предположить, что через 32 года не будет ни Excel, ни R (или другого диалекта языка S, который, к слову, по возрасту такой же, как и электронные таблицы), ни чего либо еще более молодого, которое не способно пережить стариков; также из нее не следует в каком объеме будут востребованы навЫки. Впрочем, это уже совсем в сторону от необходимости получить качественные навыки в работе с самим Excel.
Гоша, это не цикл жизни, а Life Expectancy - вероятная продолжительность жизни, сколько в среднем технология может прожить от текущего момента. Смысл в том что для технологий оценка работает, не так как для людей. Для людей, те кто сейчас молодые вероятней всего умрут позже чем те, кто сейчас старый. Для технологий наоборот, старые технологии вероятней всего переживут большенство нынешних новых технологий.
Все всегда нужно в свое время и в своем месте. Я изучаю R, но не могу понять, где мне его применить! ПОдскажите! =)
Припомнил таки... что R использовался в софте по имени COUGAR (по сути коммерческий софт был лишь оболочкой). Вроде у них уже давно ребрендинг был, может и от R отошли, создав свой велосипед с нужной матчастью.
Надеюсь, болтовня, существенно ушедшая в сторону, не помешает автору темы разобраться в том, хватит ли ему Excel для решения насущных задач, или можно "расширить, углУбить и обОзрить" другие варианты.