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私は自分を旅人のデータサイエンティストと考えています。ほとんどのように（私は思う）、私は最初のチャートを作成し、Excelを使用して高校と大学で最初の集計を行いました。大学、大学院、および7年間の実務経験を経て、SQL、R、Python、Hadoop、LaTeXなど、より高度なツールと思われるものをすぐに見つけました。 データサイエンティストの立場についてインタビューを行っており、1人の候補者が15年以上の経験を持つ「シニアデータサイエンティスト」（最近は非常に曖昧な用語）として自分自身を宣伝しています。彼が好むツールセットは何かと尋ねられたとき、彼はそれがExcelだと答えた。 私は、彼が履歴書が主張するほど経験が豊富ではなかったという証拠としてこれを取り上げましたが、確信はありませんでした。結局のところ、それが私の好みのツールではないという理由だけで、他の人のものではないという意味ではありません。経験豊富なデータサイエンティストはExcelを使用していますか？主にExcelを使用している人の経験不足を想定できますか？

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私は、Rプログラミング言語を使用して、データサイエンスの入門コースを教える準備を進めています。私の聴衆は、ビジネス科目を専攻する学部生です。典型的なビジネスの学部生は、コンピュータープログラミングの経験はありませんが、Excelを使用するいくつかのクラスを受講しています。 個人的には、コンピューターサイエンスを専攻したため、R（または他のプログラミング言語）に非常に満足しています。しかし、生徒の多くはプログラミング言語を学ぶのが難しいように見えるかもしれないので慎重になると感じています。 私はExcelにある程度精通しています。Excelは単純なデータサイエンスには役立ちますが、学生はデータサイエンス用の本格的なプログラミング言語（RやPythonなど）を学ぶ必要があると考えています。Excelはデータサイエンスを勉強している真面目なビジネス学生には不十分であり、プログラミングを学ぶ必要があると自分自身や学生にどのように説得しますか？ コメントに応じて編集 ここで取り上げるトピックの一部を次に示します。 データ処理とデータクリーニング データテーブルの操作方法。たとえば、行のサブセットの選択（フィルター）、新しい変数の追加（変更）、列ごとの行の並べ替え dplyrパッケージを使用したSQL結合 ggplot2パッケージを使用してプロット（散布図、棒グラフ、ヒストグラムなど）を描画する方法 線形回帰、ロジスティック回帰、分類木、k最近傍などの統計モデルを推定および解釈する方法 私はExcelをあまりよく知らないので、これらのタスクのすべてをExcelで簡単に実行できるかどうかはわかりません。

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休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 2年前休業。 私のビジネスでは、すべての分析をExcelで処理しています。これには、主にスケジューリング、生産計画、会計業務が含まれます。現在、予測モデルを少し追加することを検討しており、Excelで十分ですが、複雑なモデルはサポートされていません。 私が見ているように、Excelの主な利点は、Excelの使いやすさと、使い慣れるようにユーザーを見つけてトレーニングできることです。一方、より洗練された環境（R、pythonなど）では、さまざまな分析タスクを処理できますが、より高度なトレーニングを受けた個人が必要です。 Excelがデータサイエンスに十分であるかどうかについてもこの質問を読みました。それは私の目的には少し範囲外ですが、RやPythonなどのツールはExcelよりもはるかに優れているという結論に達しました。 私の質問は（データ分析の文脈で）：「より高度なツールに変更する必要なしに、Excelでどれだけの距離をとることができるか」です。または「Excelから-Rにしましょう-どの時点で移行する必要がありますか？」 どうもありがとうございました！

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