# Appworkschool申請書
###### tags: `interview`
:::info
這邊附上本人的照片一張
大綱
:::spoiler
[TOC]
:::

## 自我介紹

### 現況
:::info
**范紀予 tony**
- 目前是一位在準備考研究所的人
- 我考研究所並沒有補習因為在網路上的資源十分的充分，查找上很方便，同時在 CS 這領域講求的是自學如果你連最基本自學的能力都沒有的話
- 那更別說是未來工程師生活都是要使用課本根本沒有的技術，不自學怎麼行呢!!!!

- 大家很常把筆記寫成網站或是 Md檔案(而且思路清晰，很好懂，同時發現這世界怎麼那多變態，當個正常人就好)在我讀書時有很多共筆可以參考(怪物所寫的)
- 如果網路上比較少的資源我就去各大學旁聽(剛剛 CA最好的老師就在我家附近的大學教課) ，同時可以把自己有需要解惑的東西向老師提出。
:::
### 為什麼要參加 appworks呢?
:::info
1. 因為我剛好在這段時間是放榜到~上研究的空檔，可以有自我充實自己，同時可以更快速與社會接軌(因為CS 的特性可以讓我之後也可以同時間顧客也與工作)我認識不少 CS 的學生都會在做計畫，剛剛把所學與工作接軌。
- 其實不影響企業也歡迎CS 的學生/ 有許多人也是一邊上學一邊創也
2. 也是給自己留一個 back up ，當考試成績沒有到自己滿意的結果，可以讓自己有更多彈性。(==而非為考而考==)
3. 在放榜之後馬上有其他計畫可以接上而不是失敗之後才在想，人生是要事先規劃好的
4. appworks 可以是一個為我提供一個跳板，讓我快速進入新創圈(之前就有在 APPworks 扶植企業底下參加實習)
:::
## Why are you interested in that specific software development ? What have you done to expose yourself to it so far?

### interested in
:::info
1. 我會對軟體產稱興趣其實要從，在大學時修了一堂社群分析的課程對其中的資料研究但當時對 模型甚麼的還都是不了解就只是對資料影響單純感興趣。
2. 而我第二次也是我更深入的了解的情況，是在去年無意間看到一片文章在推薦python 課程給初心者的，一頭的栽進來了
- 慢慢的學習更深入的技術，越學越多東西(youtube 是你最好的老師)
3. 因為會最先學習python是因威提供的功能很強大所以全端都包 (flask 到 django)或是我們在寫阿帕契時也需要 再來到data (pandas ~ pytorch) 都會有
4. 寫程式其實並非真的離我很遠，只要你跨一步就進來了(被高中資訊課老師雷，哪有人要被 100行code會寫期末就滿分拉完全不說由來作用)
:::

### expose yourself to it so far
:::success
如前面我youtube是我最好的老師
或是我到各大學去旁聽我所需要的知識
:::
## Have you taught yourself anything before? Describe what you learned and how you approached it

### 我學習得資訊
:::info
專業知識:
1. MIT 線性代數
2. NTHU 離散數
3. NTU 線性代數
:::
:::info
ML 資訊
1. NTU NLP BRET ML 課程 (vivian 跟 李) 都是認真的老師
- 陳媪農容易出神恍神 ，李弘毅的方格我比較喜歡
2. googlecloud 雲端課程，谷歌爸爸，真的佛心
3. EDX (IBM data ML 課程)(密西根大學 資料課程 ing)
4. MIT OCW AI 課程(沒聽完)
5. kaggle所寫的都是實戰用真的很有幫助
6. 官方文件
7. 別人的部落格 (吸收後對初心者很有幫助)
:::
## Which subject was your favorite during high school (or college)? Why?
::: success
我在大學最喜歡的課程
其實就是社群分析上方有提到
因為我可以觀察data了解到新聞業者與消費者的關係(世界盃:台灣一日球迷的現象是因為媒體刻意投放的後果)
這一些是很有趣的，也是我在摸索了很久之後會想要踏入這一領域
:::
## What's the biggest achievement (or the most challenging thing) in your life? And how did you make it
::: success
廢話當然是踏入軟體這一領域 因為你對未知的領域都是不了解的。
很笨也可以寫code嗎? 當然可以
我覺得人生就是要不斷的挑戰自己才是有趣，會不甘心別人怎麼那麼厲害，但是我一步步慢慢追趕，當別人停下來時就是我追過他時
軟體的世界就是不段的超越前方，這真的很有趣。
:::

### And how did you make it
:::info
我花了很多時間去補足相關基本知識，有時你必須達到你的效果成效你是需要花很多時間頭髮都不知道掉多少了，花很多的時間去查找資料(這應該是我最有挑戰性的)因為你沒有學完的一天，每天都有新的知識出來都一直學習，努力變成一位稱職的data科學家。
:::
## What would your plan be in the following three years if you graduated from AppWorks School
:::success
會稍稍跟我下方的職業規劃有點重疊
1. 考上研究所的規劃
2. 沒考上研究所的規劃
:::
### 研究所
:::info
1. 過著 LAB 與上班的日子 把在(appworks school所學+學校所學)=>幫助公司成長得更快
2. 我喜歡NLP這塊可以學更深入
:::

### 沒上
:::info
1. 找尋一間公司讓我自己把在(appworks school所學+ 在協會學習)=>幫助公司成長得更快
2. 運用data 找出其中有趣的東西，深入研究
:::
## Please describe the ideal picture of your career in the following years ?
::: success
我其實有兩個部份的規劃
1. 考上研究所的規劃
2. 沒考上研究所的規劃
:::
### 考上研究所的規劃
:::info
**短期規劃**(半年)
1. 運用appworks 這塊資源來幫助我可補足自己比較需要學的 AWS 線上 DB系統
- 這因為這些都是屬於商業機密你沒有接壤業界其實不好學到最新最好的技術
2. 並且與業界接軌可以 了解相關知識，認識新創圈的人
- 人:最重要的資源in 社會 ，這塊是我在一個人走不遠 ，一群夥伴才能走得遠而且久
3. 找到NLP的公司進入內部，學習我喜歡也是我研究想研究的學與用結合
**中期規劃**
1. LAB (ie. `MIULAB` ) 可以跟最先進的技術做結合NLP這一快，真的很有趣的
2. 在公司學習自己的，熟練自己的技術
3. 在碩班畢業之後(就可以是senior的工程師跳的更高)
**長期規劃**
1. 當然是從工程師晉升到科學家阿可以研究的模型是多，領域更廣
2. 成為領域顧問，幫助企業提出改進方案
:::
### 沒考上規劃
:::info
**短期規劃**(半年)
1. 運用appworks 這塊資源來幫助我可補足自己比較需要學的 AWS 線上 DB系統
- 這因為這些都是屬於商業機密你沒有接壤業界其實不好學到最新最好的技術
2. 並且與業界接軌可以 了解相關知識，認識新創圈的人
- 人:最重要的資源in 社會 ，這塊是我在一個人走不遠 ，一群夥伴才能走得遠而且久
3. 找到這些ML職缺更努力的邁進(學習了解更多模型)
**中期規劃**一年到三年
1. 花時間為自己深造 (ie.`AI協會 `) 可以跟最先進的技術做結合NLP這一快，與全台的高手一起切磋一起進步
2. 在公司學習自己的，熟練自己的技術
3. 在三年之後(就可以是senior的工程師跳的更高)
**長期規劃** 三到五年
1. 當然是從工程師晉升到科學家阿可以研究的模型是多，領域更廣
2. 成為領域顧問，幫助企業提出改進方案
3. 可以申請柏克利大學繼續研究 NLP者塊領域(30 歲那年實現)
:::
## Did you watch the recommended learning materials we provided? If yes, do you have any questions
:::success

The data major is the first time I haven't seen it before (yes I love)
I want to ask (aws 學習是可以使用到 甚麼樣的資源 他的 base 是可以拿到業界的資源嗎?)

:::

## What is the difference of Data Engineering and Data Science
:::success

I really want to use diagram (here we are)
:::
:::info

在 我認為差異是在於工作分配不同
- Engineering： 在處理資料/執行ML 部分 loading重
- 如圖綠色的區域是 Data engnineer部分
- 也是我目前花很多時間在學習得區
- Scientist： 在於研發模型演算法/ 解釋資料(專業領域的) loading重
- 偏向藍色的區域
- 也是我目前花很多時間在學習得區
:::
## Anything we should be noticed ?
:::info
1. 我周一也有填一份 因為我自己認人不好所以今天有重新填了一份(造成困擾感到抱歉)
2. 我在hackMD有寫了一份比較圖文並茂 漂亮 可以參考那份(加寫了一段簡短的自我介紹)
3. 如果我沒有獲得第一分順位我希望可以進入後端學習 :
因為data都是從後端來的，如果我可以把這一塊學習得更好那就更棒了
不但可以幫助到我的技能更將的增長，同時把我的弱項補起來(AWS )
4. 希望我與 appworks School 一起相互成長 (感謝各位評審努力看到這邊了，辛苦了，有點樂樂 ㄉ ㄥ)
:::
## 聯絡資訊

- [GITHUB](https://github.com/FANJIYU0825)
📫 [e-mail]

<p align="center">
<a href="https://linkedin.com/in/https://www.linkedin.com/in/tony-fan-872aa5140/" target="blank"><img align="left" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/simple-icons@3.0.1/icons/linkedin.svg" alt="https://www.linkedin.com/in/tony-fan-872aa5140/" height="30" width="30" /></a>

<a href="https://sites.google.com/view/tonyfan/" target="blank"><img align="center" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/simple-icons@3.0.1/icons/medium.svg" alt="文組人協槓人生" height="30" width="30" /></a>

<a href="https://www.facebook.com/chiyou.fan" target="blank"><img align="center" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/simple-icons@3.0.1/icons/facebook.svg" alt="chiyou.fan" height="30" width="30" /></a>
</p>
<img align="center" src="https://github-readme-stats.vercel.app/api?username=fanjiyu0825&show_icons=true" alt="fanjiyu0825" >