O Akademii R For Good
W naszej Akademii chcemy pomóc Ci w nauce przydatnych pojęć i praktycznych umiejętności z dziedziny Data Science i programowania. Są to umiejętności cenione na rynku pracy, które pozwolą Ci na rozwój kariery lub jej zmianę, poprawę własnego biznesu i finansów osobistych, a także pomoc innym poprzez projekty non-profit. Dlatego stworzyliśmy projekt R4Good.Academy, poprzez który chcemy dostarczać wysokiej jakości, starannie przemyślane, unikalne treści, których nie znajdziesz nigdzie indziej.
Przez długi czas zastanawialiśmy się nad najskuteczniejszą metodą zdobywania umiejętności z zakresu Data Science i programowania. Kluczowym elementem tego procesu nauki jest zaangażowanie się w realne dane ze świata rzeczywistego, które pomagają odpowiadać na istotne pytania bezpośrednio związane z zainteresowaniami uczącego się.
Umiejętności te często są nauczane przy użyciu przestarzałych i nieangażujących zbiorów danych z nieznanych dziedzin. Weźmy na przykład klasyczne zbiory danych, takie jak mtcars i iris, a nawet nowsze, jak palmerpenguins (choć pingwiny są niewątpliwie urocze).
Po pewnym czasie zdaliśmy sobie sprawę z kluczowego znaczenia pewnych danych dla każdego, w tym także dla nas samych. Przez całe nasze życie jesteśmy wystawieni na stały, codzienny przepływ tych danych. Zrozumienie, jak zbierać, analizować i wyciągać wnioski z tych danych, pozwala nam podejmować bardziej świadome decyzje, co w znacznym stopniu wpływa na nasze życie. Czy już to rozgryzłeś? Mówimy o danych dotyczących finansów osobistych.
Dlatego też postanowiliśmy najpierw skoncentrować się na rozwiązywaniu wyzwań związanych z finansami osobistymi, które można rozwiązać za pomocą umiejętności z zakresu Data Science i programowania, i tak narodził się pomysł cyklu R For Good Personal Finances.
O cyklu R For Good Personal Finances
Początkowo używaliśmy skryptów napisanych w języku programowania R do zbierania i monitorowania danych dotyczących naszego gospodarstwa domowego, w tym historii transakcji na rachunkach bankowych. Takie podejście pozwoliło nam śledzić trendy w naszych zindywidualizowanych kategoriach wydatków, poziomach oszczędności i portfelu inwestycyjnym. Po kilku latach rozważaliśmy opracowanie pakietu R, aby podzielić się tymi narzędziami z innymi, którzy są zainteresowani podobnym śledzeniem swoich finansów.
Jednak wciąż odczuwaliśmy brak bardziej ogólnej perspektywy i trudności w odpowiedzi na kluczowe pytania: Ile powinniśmy oszczędzać, wydawać lub inwestować? Czy niezależność finansowa jest osiągalna i kiedy powinniśmy rozważyć przejście na emeryturę? Czy powinniśmy optymalizować nasze finanse pod kątem bogactwa, czasu, stałej stopy oszczędności, stałej konsumpcji, czy czegoś zupełnie innego?
Olśnienie pojawiło się po przeczytaniu The Missing Billionaires: A Guide to Better Financial Decisions (Haghani i White 2023). Książka ta okazała się intelektualnie wymagającym i błyskotliwym kompendium wiedzy, sprowadzonej do modelu, którego szukaliśmy. Doceniliśmy jak autorzy bazują na obszernym dorobku naukowym oraz mają przekonująco i logicznie argumentują. A przy tym, przeciwieństwie do wielu popularnych autorów i influencerów finansowych, unikają anegdotycznych, niepotwierdzonych badaniami i danymi wniosków.
Chociaż niektórzy krytykują książkę za jej brak praktyczności, stanowi ona doskonały, dobrze zorganizowany przewodnik dla osób takich jak my, z doświadczeniem w inżynierii oprogramowania naukowego i Data Science, które dodatkowo chcą przekuć ten teoretyczny model w praktyczne narzędzie. W efekcie rozpoczęliśmy rozwój pakietu R R4GoodPersonalFinances. Celem tego pakietu jest implementacja wielu pomysłów autorów w jednym praktycznym narzędziu, dostępnym dla wielu przy jedynie podstawowej znajomości programowania w języku R.
Wierzymy, że wykorzystanie tego modelu znacząco wpłynie na wiele osób, niezależnie od ich rozmaitych celów. Niezależnie od tego, czy rozważasz późną lub normalną emeryturę, chcesz poprawy swoich działań biznesowych lub startup’owych, czy podążasz za ruchem FIRE (Financial Independence, Retirement Early) w celu osiągnięcia niezależności finansowej i wcześniejszej emerytury, ten model będzie dla Ciebie wartościowy.
About Us
Meet the main authors of the R for Good Academy:
Kamil Wais, Ph.D.
Moją misją jest pomagać innym uczyć się jak pracować z danymi, aby móc podejmować lepsze decyzje życiowe i zawodowe.
- Data Scientist, R & Shiny Developer, Scientific Software Architect; lider zespołu Research Software Engineers;
- wcześniej praca dla jednego z największych instytutów badania rynku i opinii; na uczelni na stanowisku adiunkta w Wydziale metod ilościowych i jakościowych w ekonomii; oraz gościnnie wizytując Center for Social Research i Center for Research Computing Uniwersytetu Notre Dame w stanie Indiana w USA;
- Studia magisterskie z socjologii; studia podyplomowe Metody statystyczne w biznesie(Warsztaty komputerowe z wykorzystaniem oprogramowania SAS); doktorat z historii — licząca ponad 1100 stron praca doktorska zatytułowana Związek Harcerstwa Polskiego (1918-1939). Studia z dziejów organizacji młodzieżowej;
- ukończone ponad 100 MOOCs, kursów i szkoleń; współautor kursu MOOC oferowanego przez Genentech na platformie Coursera zatytułowanego: Making Data Science Work for Clinical Reporting;
- opublikowane artykuły naukowe w czasopismach z wysokim impact-factor (jak R Journal); wystąpienia na europejskich i globalnych konferencjach użytkowników R (eRum, useR!, RinPharma); uczestnictwo w konferencjach w Tokyo, Toulouse, Barcelonie, Budapeszcie, Chicago.
- nagroda w kategorii High Performance, przyznawana przez 7N Consulting Company, która reprezentuje górnych 3% profesjonalistów branży IT;
- certyfikaty z zarządzania projektami zwinnymi (AgilePM Practitioner); zarządzania danymi (Certified Data Management Professional (CDMP)); certyfikaty z technologii chmurowych i AI (AWS Cloud Practitioner, AWS AI Practitioner Early Adopter i inne).
Olesia Wais, Ph.D.
W codziennym życiu cenię fakty oparte na danych i zachęcam ludzi, aby robili to samo.
- współtwórca CoeditorAI, czyli pakietu R z wtyczką do RStudio IDE, która wykorzystuje AI/LLM do wspomagania pisania, redagowania i tłumaczenia tekstu;
- badaczka zajmująca się tematyką lotnictwa i zmian klimatycznych; wcześniej pracowała na uczelni jako asystent naukowy i dydaktyczny w Instytucie Zarządzania Lotnictwem;
- doktor ekonomii i finansów w temacie konkurencji wśród linii lotniczych na polskim rynku transportu lotniczego; magister turystyki i rekreacji; licencjat z ekonomii w zarządzaniu lotnictwem;
- publikowała w międzynarodowych czasopismach naukowych o wysokim Impact Factor we współpracy z polskimi i zagranicznymi naukowcami;
- uczestniczyła w wielu międzynarodowych spotkaniach naukowych i branżowych, brała udział w projektach badawczych;
- posiada certyfikaty z języka angielskiego (C2 Certificate of Proficiency in English) i zarządzania projektami (AgilePM Foundation);
- zdobyła bogate doświadczenie w studiowaniu i pracy w międzynarodowym środowisku;
- interesuje się tematyką związaną z ESG w lotnictwie, komunikacją naukową i zastosowaniem AI w nauce i biznesie.