# 尋找程式之路
###### tags: `資管營`
## 聯絡方式
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* 0908118699
## 如何尋找程式之路？
* step 1 : 了解自己
* 你是一把鋒利的菜刀，還是瑞士刀？
* 了解自己拼圖的樣子，才能嘗試各種不同的拼圖
* step 2 : 了解程式
* step 3 : 尋找資源
* step 4 : 訂定目標
## 競賽程式
### 什麼是競賽程式？
* 腦筋急轉彎
* 資料結構
* 演算法
* 圖論
* 數論
### 為什麼要學競賽程式？
* 程式邏輯
* 解決問題的思考能力
* 程式技巧
### 如何學習競賽程式？
* 自學管道
* [深入的演算法與資料結構](http://alrightchiu.github.io/SecondRound/mu-lu-yan-suan-fa-yu-zi-liao-jie-gou.html)
* 對初學者不太友善喔，適合想要學很細的人
* [南一中社團老師的講義](https://hackmd.io/@sa072686/APCS_HARD/https%3A%2F%2Fhackmd.io%2Fs%2FSknKMqIQ7)
* 對初學者不太友善，適合剛學會基礎語法的人
* [資訊之芽](https://youtube.com/playlist?list=PLgk93aLz5BEeytHWXkG2K-qsfbUmjN-7O)
* 對初學者不太友善，適合剛學會基礎與法的人
* 實體課程
* [SCIST](https://www.facebook.com/scist.org)
* 對新手很友善，會教CTF跟競賽程式的東西
* 南一中寒訓
* 對初學者不友善，適合會一點演算法跟資料結構的人
* 家教
* 從最基礎到難的東西都有教喔
* [AA競程](https://www.facebook.com/AAdreamoon)
* 這是一個專門針對競賽程式的一個粉專，會發布一些比賽消息，他本身也有開課程供大家學習
* AA競程 不管是線下還是線上都有開設課程，也有適合完全沒接觸過程式的初學者的課程，像是 L0 就是從零開始教起的班級
### 如何練習競賽程式？
* zerojudge
* 適合新手
* uva
* 適合中階
* leetcode
* 有分easy, medium跟hard的題目，可以依自己的實力挑題目寫
* 每一週會有一次周賽
* codeforces
* 有分div1（世界難）, div2（普通難）, div3（輕鬆啦），平均三天會有一場比賽，通常半在半夜
### 訂定目標
* [NHDK](https://www.facebook.com/NHDK-%E5%9B%9B%E6%A0%A1%E8%81%AF%E5%90%88%E5%88%9D%E5%AD%B8%E8%80%85%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E8%A8%AD%E8%A8%88%E7%B7%B4%E7%BF%92%E8%B3%BD-100900825156112)
* 適合新手的演算法比賽，限制初學者參加，保證友善
* APCS
* 可以升學呦，可以查一下～～
* NPSC
* 兩到三人的團體賽
* google code jam
* 如果撐到最後一輪，可以直接去google工作喔
* TOI
* 兩個方式可以進到TOI
* 打自己所在縣市的區賽，晉級全國賽，拿到一等及二等獎
* APCS拿到實作三，就可以參加TOI初選
* 進到一階選訓營隊
* IOI
* 去拿金牌吧～～
### 打競賽程式之後可以幹嘛？
* 特殊選才
* 學測APCS組
* 輕鬆上大學所有程式課程
### APCS
* 49級分 APCS實作3觀念4 成大工資管
* 49級分 APCS實作5觀念5 交大資工
## CTF
### 什麼是CTF？
* pwn
* reverse
* web
* crypto
* forensic
* misc
### 為什麼要學CTF？
* 訓練邏輯思維
* 模擬真實情況，不用付法律責任
* 成為駭客的入門手段
### 如何學習CTF？
* ISIP台灣好厲駭
* AIS3
### 如何練習CTF？
* picoctf
### 訂定目標
* MyfirstCTF
* 對初學者極度友善
* AIS3 EOF
* 適合中高階的人
* google CTF
* 適合中高階的人
* Hitcon
* 適合大神
* Defcon
* 適合大神
### 打CTF之後可以幹嘛？
* 特殊選才
* 幫企業專漏洞
## DAMD(因為用在簡報中，所以自創的簡寫，外面沒在這樣用)
### 什麼是DAMD？
* Data Science
* Artificial intelligence
* Machine Learning
* Deep Learning
### 為什麼要學DAMD？
* 資訊化的世代
* 自動化的世代
### 如何學習DAMD？
* Coursera
* [Deep Learning Specialization](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)
* 比較偏理論
* [Machine Learning](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
* 比較偏理論
* [機器學習基石上](https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations)
* [機器學習基石下](https://www.coursera.org/learn/ntumlone-algorithmicfoundations)
* Udemy
* [Machine Learning A-Z](https://www.udemy.com/course/machinelearning/)
* 比較偏實作
* Youtube
* [NTU Machine Learning](https://youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49)
### 訂定目標
* kaggle
* 蝦皮數據分析競賽
* CIKM
* WSDM
* KDD
### 學DAMD之後可以幹嘛？
* 跟各領域結合
## Web
### 什麼是Web？
* 前端
* HTML
* CSS
* Javascript
* 後端
* Node.js
* MySQL
### 為什麼要學Web？
* 與使用者互動的介面
* 影響世界的方法
### 如何學習Web？
* [The Complete 2021 Web Development Bootcamp](https://www.udemy.com/course/the-complete-web-development-bootcamp/)
* 對新手極度友善
### 訂定目標
* 個人部落格
* 接案練習
### 學web之後可以幹嘛？
* 將所學藉由web跟世界接軌
## 其他
* AR/VR
* 作業系統
* 編譯器
* 區塊鏈
* 影像處理