今天這篇文章探討的是 Git 的 pre-commit hook 系統，透過這種 pre-commit 的系統，能夠幫助開發者與本地開發時，先行進行一些處理，避免什麼問題都要丟到遠方的 CI/CD pipeline 去檢查。畢竟程式碼更新，觸發 CI/CD 流程，等待結果告知，這部分有時候都要花上數分鐘，往往就是檢查到一個格式錯誤，譬如拼字錯誤，多一個空白，格式錯誤等。

如果今天可以將一些常用的檢查給複製一份到本地端去執行，這樣開發者可以更快地找出錯誤，同時也可以節省很多等待的時間，因此本篇文章就要針對 git pre-commit hook 來介紹。

本篇文章要介紹的並不是直接使用 git 的 pre-commit hook，而是要使用 python 的套件 git pre-commit hook，其龐大的生態系可以幫助使用者輕鬆的使用常見的 yaml 格式來管理 git 本身的 pre-commit hook。舉例來說，可以於專案底下放置一個有下列內容的檔案

repos:
- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
rev: v3.2.0
hooks:
- id: trailing-whitespace
- id: end-of-file-fixer
- id: check-yaml
- id: check-added-large-files

透過 python 的 pre-commit hook 系統，會將其中描述的四個功能 (trailing-whitespace....check-added-large-files)實際的程式碼給轉換並且安裝到 .git/hooks/pre-commit 底下。

同時透過這種框架，開發者也可以自行開發屬於自己的 pre-commit hook並整合到該 yaml 檔案之中。整個使用的方式非常簡單

1. 透過 python 的方式安裝 git pre-commit
2. 準備一個名為 .pre-commit-config.yaml 的檔案，並且描述你希望使用的 hook
3. 透過 pre-commit install 的方式將該 yaml 的內容轉換為真正 git 所使用的內容
4. 可以開始透過 git commit 來幫助你進行本地檢查囉

如果對於提升本地開發效率有興趣的人，不要錯過研究看看 git pre-commit 這種機制，不論是直接撰寫 git 或是透過這種 python 的 git pre-commit 框架，只要能夠幫忙解決相關問題，提升效率就會是一個值得研究的方法。
更多的 hook 參考以及該框架介紹，請點選下列全文來觀賞囉
https://towardsdatascience.com/pre-commit-hooks-you-must-know-ff247f5feb7e

這門課，你除了將會知道怎麼跟你家的機器溝通更是會瞭解，機器能夠幫你做什麼？如何讓你的生活更簡單，更有趣就像是你學習一個新的語言，不管是英語或是日文，最終的目的，是跟人溝通真實故事：「你只花了2小時，完成了我女朋友要花兩週整理的資料！」

這故事要回到 2015年，我一位國中的麻吉朋友有天跑來找我，提到說他女朋友的老闆要請她整理數年來的明細資料格式，她一天工作8小時，頂多整理一百筆資料的格式，已經做了一個禮拜，完成了五百筆資料左右，但老闆給她的資料總共有兩千多筆，意味者她還必須花三個禮拜的時間做這個重複又相同的動作，才有辦法完成，精疲力竭的她，每晚跟男朋友抱怨，已經快不行了。

我看了資料所需要改變的格式之後，也跟他確認每個格式更改的邏輯是相同的之後，我就說「是可以用小程式來完成的」，我和麻吉花了2小時左右的時間完成了這支轉換格式的小程式，實際執行的時候，我朋友快樂的拿起相機拍攝起來，看到畫面出現了不斷飄過的字串，幾秒之後，完成了！

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人資數據分析 究竟要學什麼呢?
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「老師，我對HR Analytics有興趣，要先學Python還是R?」這是我近年來最常被問到的問題。而這篇連結的文章，應該可以回答大多數同學的問題，也是大多數HR甚至包括資訊學門朋友對數據分析的盲點。數據分析的核心在找出問題並提出解決之道，而非工具本身；數據分析人才最缺乏之能力，不在數據分析所運用的統計或機器學習技巧，而是在建立與詮釋數據之間的關聯和因果關係。白話一點，就是能用統計與HR的知識來解決HR的相關問題，並簡單易懂地解釋給別人聽。
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有興趣的朋友，認真爬文一下，不難發現有愈來愈多免費好用的數據分析工, 例如JASP (那一堆需要付費的統計軟體，未來要賣誰呢???)，重點在你有沒有使用正確的統計方法，例如何時要用變異數分析?還是要用迴歸? 何時可以透過機器學習來找出更多線索與非線性的關係? 這可能會比你用那一套工具還重要。至於工具，只要找到適合的即可。因為工具一直在進步與替換，操作也愈來愈簡單。紮實的統計應用與HR知識，才是HR Analytics的核心。
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產業界真正在進行HR數據分析的公司，都會花很多前置時間在清洗數據 (意旨把要分析的HR資料轉換成可以被分析的數據格式)，再來才能真正的分析數據與建立預測模型。更現實的狀況是，很多HR根本沒有收集足夠的數據，那又怎麼分析呢? 所以對於來提問的業界同學，我常反問，「你們公司HR目前有那些數據?」或許比較務實的做法是，先找出問題點，重頭開始收集數據，例如職能、敬業度分數、招募來源、績效、Compa-Ratio、訓練評估、進到公司前的歷史資料等。
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哈佛商業評論已有專家點出，HR沒有大數據，只有小數據。切肉骨用大刀，切水果用小刀。許多大企業基於資安問題，不會讓使用者隨意下載各式統計分析軟體，也不太會讓非IT直接去連結公司的資料庫。除非有特殊的目地，否則真的没必要用大炮去打小鳥，例如Python or R；大多數公司也不太會有預算讓HR訂用SAS/SPSS這類付費統計軟體。其實，HR只要開啟EXCEL的增益集，不需要額外成本、不需要coding寫程式、沒有資安問題、在大家都熟悉的介面環境與格式下就能進行多變量統計分析，還能跑出美美的視覺化圖表，何樂而不為?
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對於用EXCEL進行HR數據分析的方法，建議可參考資策會的課程: https://www.iiiedu.org.tw/hrex/
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全球EXCEL高階函數與大數據VBA自動化研習班(進階班二班)

上課內容：
01_課前說明與課程簡介
02_串接手機號碼與REPT與LEN函數
03_用TEXT函數串接手機號碼
04_151擷取括弧中字串用FIND與MID與IFERROR函數
05_152分別擷取長寬高利用資料剖析切割資料
06_錄製巨集與產生按鈕
07_巨集修改與VBA說明
08_聯集與交集(OR與AND函數)
09_安養中心用TODAY與YEAR和DATEDIF函數
10_安養中心交集中有聯集
11_用DATEDIF計算員工實際年齡
12_產生年曆與格式化六日
14_範例樂透彩中獎機率統計
15_檢視與參照函數(VLOOKUP)
16_HLOOKUP函數
17_範例血型分析解答
18_股票配股稅率統計表定義名稱
19_股票配股稅率統計表用名稱查詢
20_範例九九乘法表

上課對象
具EXCEL基本操作從業人員
授課方法
先原則講解與上機實作，按部就班，由淺入深
課程前言
為因應大數據與務聯網與工業4.0的趨勢，辦公室從業人員若不能在EXCEL資料處理上提供效率或自動化，將無法準時下班。本課程從EXCEL函數高階應用，到VBA自訂函數與一件完成報表為目標，讓工作效率大大提升，並學會EXCEL
VBA專業能力。
課程效益
1.建立EXCEL連結雲端資料庫應用觀念
2.進階靈活使用EXCEL函數
3.學會EXCEL的各種高階函數
4.用VBA自訂工作所需函數，並與同事分享
5.學會一鍵自動化輸出報表

課程大綱
1.大數據文字和資料函數如何轉VBA與自訂函數
2.大數據重要邏輯函數應用與轉換成VBA
3.大數據重要日期和時間函數應用與轉換成VBA
4.大數據重要數學函數與應用轉換成VBA
5.大數據重要尋找與參照函數應用與轉換成VBA

完整影音
http://goo.gl/aQTMFS

教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/#!forum/tcfst_excel_vba2019

懶人包：
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

新課程EXCEL VBA辦公自動化順利在自強基金會開始第一次上課，
主要目標能延續入門課程，進一步延續前課程，把函數變成VBA，
VBA設計自動化與VBA與資料庫當成重要課程目標。

課程理念：
1.熟悉EXCEL內建各類別250幾個函數(理解代替死背)
2.從函數到VBA設計(Sub)與自訂函數(Function)
3.錄製巨集與編修VBA程式
4.學會VBA的重要使用技巧(變數、迴圈與邏輯)
5.學會VBA表單設計與將EXCEL當資料庫
6.學會快速下載網頁資料(巨集錄製、迴圈、邏輯)
7.用EXCEL做銷貨單
8.EXCEL建立查詢系統(地址合併)
9.延伸進階課程資料庫、多工作表、工作簿、網路爬蟲等應用
10.與Python程式協同應用

上課用書：
Excel VBA一點都不難：一鍵搞定所有報表
作者： Excel Home
出版社：博碩
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吳老師 108/11/8

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