# 台大資管杜鵑花節課程組說明 ###### tags: `Misc` ` 非講稿內容麻煩大家用這個註解功能匡起來～諸如文句不順、內容建議、疑難雜症等等的都可以直接在講稿該部分下方透過這個功能做溝通（或是直接在Line群講也可以） ` ` header層級（有#符號）的東西是該講稿部分的大標，不算在需要演講的文內，所以演講時就是從「歡迎來到台大資管系...必修與選修兩部分做說明。資管系的必修學分不多...」這樣子講下去。此外條列的部分（- 後面的東西）僅為方便大家閱讀各門課的內容，所以在演講時也可以忽略不講，所以在寫講稿時也要注意前後語句的順序，要把內容處理好。 ` --- ## 前言 歡迎來到台大資管系的杜鵑花節課程介紹，在這段影片中我們會向大家盡可能地介紹台大資管系在學什麼，我們有哪些課程，以及大家能從這些課程中學到什麼。以下我們會先將課程分成必修與選修兩部分做說明。 --- ## 必修 資管系的必修學分不多，但每門必修都是相當重要的科目。我們的必修課程主要可以分成程式、數學以及管理與專案課程這三個部分 ，以下我們將會依照這三個分類一一向各位介紹。 ### 程式部分 程式部分總共有程式設計、資料結構與進階程式設計、演算法、作業系統、網路技術與應用等等的課程。 - 程式設計/資料結構與進階程式設計 程式設計以及資料結構與進階程式設計這兩門課是資管系大一的必修，也是資管系最一開始學習程式的基礎課程。這兩門課會以C++作為教授的語言，教大家編寫程式的基礎與進階的功能，如迴圈、遞迴、物件導向等等。 - 演算法 而當我們了解了程式的基本語法以及設計原理後，我們就得開始思考如何將程式寫得更好、更有效率，演算法這門課就是教導我們如何設計算法的一門重要課程。從基本的如何評估一個演算法的好壞、到如切割法、動態規劃以及圖論演算法的設計與分析都會在這門課中學到，如果想要讓你的程式跑得又快又準確，這門課一定得好好學歐！ - 作業系統 除了編寫程式幫我們解決問題之外，我們也要學習電腦是怎麼運作的，而這就是在作業系統課程所要學習的。作業系統主要就是在教電腦的資源是如何被管理的。電腦的資源有很多種，CPU、時間、記憶體、儲存空間等等都是電腦內需要被管理的資源，作業系統就是在幫你管理這些資源，像是CPU會需要排程、記憶體會需要快取之類的，所以課程就是在介紹管理這些資源的時候遇到哪些問題，然後怎麼解決、分配與協調這些資源。 - 網路技術與應用 至於網路技術與應用，課程會先從網際網路的五層架構開始講起，並介紹每層之間不同的網路通信標準和協定，如最常聽到的TCP/IP就是網路層跟傳輸層。這門課就是在學習在網路的每一層遇到相對應的問題時該如何處理、每一層之間該怎麼溝通，如何將資料做成符合協定規範並可傳遞的封包以及如何在接收端處理這些資料。 ### 數學部分 除了程式，數學也是在大學時期做學問非常重要的一環，而資管系的必修課中也涵蓋了大部分資管系會用到的數學。 - 微積分 - 管理數學（線性代數） 如微積分與管理數學便是資管系的大一必修課。微積分是大學數學最基礎的課程，由數學系的教授協助開課，從最基本極限的定義、微分與積分的定義與應用，到初階的微分方程、多變量函數的處理都會學到，當我們在處理跟變化有關的問題時就會用到這些知識。而管理數學教的其實就是線性代數，可以想成是高中學到的矩陣以及線性規劃的延伸知識。我們會在線性代數課程中學到如何進行矩陣運算、向量的本質是什麼，以及一些更進階的應用。在現今非常火紅的機器學習中便使用了大量線性代數的知識，所以這門課也是相當重要的數學課。 - 統計學 再來是管院各系必修的統計學，我想光看字面的意思應該不難推測出統計學在教什麼東西。統計學是一門教你如何分析資料，使用所獲得的資料推斷現實情況的學問，我們會學到各種統計方法以及背後的數學運算，也會透過專案來實際應用統計學。與管院其他系不同的是，資管系的統計學課程會直接用python操作統計的套件，讓學生能夠兼具理論與實作能力，所以如果未來想走資料科學領域的人能夠在這門課學到許多！ ### 其他部分 - 資管新生專題 - 資管專題 - 資訊管理導論 - 管理學 - 會計學 除了資訊與數學外，資管系在必修課方面也會要求學生學習如管理學、會計學等基本的管理與財務課程。另外值得一提的是，資管系有許多專題導向的課程，如大一必修的資管新生專題、大二的資訊管理導論，以及大三大四的資管畢業專題，都是需要實際透過程式、數學與管理學等在資管系學到的知識解決實務上會遇到的問題，大家能夠在這些課程中了解到過去修的課如何被實際運用在真實世界，並解決其中遇到的問題，所以我們的課程訓練是相當理論與實務並進的，不會讀了四年還是對過去學到的東西感到霧煞煞歐！ --- ## 選修 接下來介紹選修課程的部分。由於資管系的必修學分不多，所以我們能有更大的空間安排自己的課表，透過修習選修課程來深入自己更想了解的領域。資管系的選修課程範圍很廣，且也有部分外系所，如財金系、資工系、電機系開設的課程能夠被計入選修內，這裡我們就簡單地介紹系內所開設的選修以及系外可被承認為選修的課程。 ### 系內開設之選修 - 文字探勘與資料檢索 這門課主要在介紹現今的電腦如何處理文字、訊息以及資料。課堂上會講解一些處理文字主要的方法論以及背後的數學原理與模型，讓我們理解電腦是如何分類文章、如何判斷一段句子的情緒等等。這門課的內容可以算是機器學習的其中一項分支，需要實際編寫程式來處理資料，但同時也要了解背後的數學原理，修完這門課後會對文字探勘、資料檢索、機器學習與自然語言處理有一定的認識。 - 作業研究 - 資訊經濟 作業研究算是系上滿熱門的選修課程。這門課主要以數學與演算法為基礎，介紹如何分配有限的資源以制定各種商業決策。如生產規劃與排程、工作人員的班表制定、貨物運輸路線的安排、服務價格的設定等等，這些都是屬於作業研究可以討論的範疇。這門課會用到程式設計、微積分、線性代數、機率與統計以及演算法的相關知識，可以算是一門統整大一大二所學知識的選修課程！至於資訊經濟則是作業研究的延伸課程，主要開設給喜歡作業研究或想深入作業研究或工業工程領域的人來修。這門課會融入賽局理論、經濟學與作業研究的知識，透過經濟模型來解決資訊不對稱環境中的商業決策問題，據此針對有多決策者的環境進行推理與分析，應用範圍包含供應鏈管理、競爭策略、商品定價、行銷策略選擇等。如果未來不想繼續往資訊或工程的領域深造，作業研究、工業工程、供應鏈管理等算是資管系的學生除了資訊領域外較常進入的領域，如系上的陳靜枝、孔令傑、李家岩等教授便是研究這些領域的頂尖學者之一。 - 平台策略 承接上一段介紹的所提及的作業研究領域，平台策略算是另一門以較為管理學的角度切入探討平台經營的課程。大體上來說，這門課就是教大家如何看待、分析、理解網路時代的各種網路公司與平臺公司。學習並理解他們的商業模式、設計商業模式、猜測他們的未來發展，並且思考自己的生意能怎樣地善用資訊科技、網路科技與平臺策略。修完這門課後可以讓我們在思考某個平臺為什麼成功或失敗時，可以多從幾個觀點去看，或者可以看得比別人深入一點，也是系上的熱門課程之一。 - 數位決策：資料視覺化與機器學習 英國一位知名的數學家Marcus du Sautoy曾說過：「儘管世界看起來混亂無序，但如果你把它轉譯成數字和形狀的世界，模式便會浮現。接著，你就能瞭解為何事情事物會是它們這般模樣。」在這個越來越看重數據與資料背後見解的時代，如何將數字精準地呈現出來，以及「數感」的養成在分析與決策的過程中是非常重要的。這門課是資管系與圖資系教授合開的課程，由孔令傑與鄭瑋兩位教授一同講授課程內容，讓學生能夠更加活用色彩、選圖策略等視覺化元件來了解與呈現自己所處理的資料內涵，並成功轉化成訊息告訴受眾。從資料與變數的處理到相關的數學與資訊模型的知識都會在這門課中提及並實際，在修過這門課後，相信會對於資料視覺化有更深入的理解與認識。 - 製造數據科學 最後介紹的這門課是最近新開設的課程：製造數據科學，由新到任的李家岩教授開設。製造數據科學ＭＤＳ主要是教導學生如何利用人工智慧、機器學習與數據科學的技巧，並匯集了資訊、工程與管理的知識來提昇製造系統的效率與效能。在任何場域中，如何正確地指出問題，並透過相對應的方法學來成功解決問題，是相當重要卻也無法簡單學習的一件事，如何透過分析與預測的觀點來檢視自己的決策以及最佳化決策所帶來的效能與效率是這門課學習的重點。作為選修，這門課算是集合了許多資管系重要的課程知識，能夠透過這門課綜觀過去所學的知識是如何地被應用在實際的場域中，建議等到較高年級時再修這門課會有比較深的體悟。 - 組織行為 - 這門課比較偏管理學策略課 - 會教比較多策略跟組織運行或選擇的原理，來幫助組織最佳化決策，探討為什麼會成功 - 具體化分析，不是單純說他很棒，會讓大家在同一個基礎上進行分析（週轉率好、離職率低等等） - Final Project: Case study，選星巴克的策略，根據不同國家去在地化的方式，像是mkt/leadership - mkt: 品牌、客戶忠誠度的經營，像是最早期時咖啡師會記得很多客人的要求，例如兩下糖漿、只喝特選痘等等，後來是會員制里程去換周邊 - 在地化：都是直營，沒有加盟，選址、裝潢都是總公司自己去找 - 內部：勞工制度完善、架構清楚，有進修的機會 - 四季酒店這種也有討論 - 資訊檢索與文字探勘導論 - 跟文字探勘差不多，但比較扎時 - 從很基本的拿到文本、洗資料，看我們的目標，例如兩個文本的相似性等等的，能夠生出一群相關的資料 - 在這個時候把python學好，implement數學的結果 - 可以很生活化，不像資安跟網路（？） - ### 外系可被承認為選修的課程 前面有提到除了資管系自己開設的課程外，有些外系所開設的課程也能被算作資管系的系定選修，這裡我們也挑選了幾門目前可被認列為系定選修的課程介紹給各位。 - 機器學習 人工智慧、機器學習應該是近幾年很常聽見的技術名詞之一。但在大家嚷嚷著ＡＩ、大數據時，你有想過機器到底是如何學習、又是如何做出判斷的嗎？機器學習這門課便是教導學生電腦如何透過資料進行學習、電腦為什麼可以學習，以及背後的數學原理。儘管機器學習只是計算機科學的其中一個分支，但不可否認的是，機器學習在過去十年內大幅地改變了人類的生活，舉凡語音助理需要的聲音辨識、商品的推薦系統，以及影像辨識等等都是機器學習的延伸領域。作為當前最熱門的領域，修機器學習不只能知道以上的應用是如何被實現的，還能兼作系上的選修，難道還不夠划算嗎？ - 深度學習之應用 在學會機器學習後，如果對於透過讓電腦自己學習很多東西有興趣的話，那就可以選擇繼續修進階的課程，而資工所開的這門深度學習之應用便是教導學生如何應用深度學習在各個領域上。這門課首先會很快的帶過神經網路的概念以及運作的原理，接者就會開始介紹幾種現在很流行的深度學習架構，主要有多應用在自然語言處理，如語意辨識、翻譯、文章摘要等等的順序式模型（sequential model）、可用於遊戲ＡＩ的增強式學習（reinforcement learning）、以及可讓電腦自動生成假以亂真圖片的生成式模型（generative model）。除了課堂上的介紹外，也會在作業中讓學生實際操作與訓練這些模型，另外這門課也需要準備期末專題，期末專題算是大學與高中很不一樣的一個地方，如果認真地完成一門課的期末專題，那麼不僅可以增強自己的實力，未來找實習或是想與教授一起進行研究時也有更多可以拿來分享的實作經驗喔！ - 計量經濟學 - 高等統計 接下來要向大家介紹的是高等統計學與計量經濟學。儘管統計學是資管系的必修課程，但內容主要仍是在介紹統計學如何被應用在各種場景中。如果想要更進一步認識統計學背後的數學原理，便可以修習高等統計學來補足統計背後的數學知識。而計量經濟學便是基於高等統計學所做出的延伸應用。有別於一般常見的小樣本分佈，計量經濟學牽涉到的統計工具都是針對大樣本去做假設。計量經濟學的內容主要是在研究自變數之間的相互關聯，以及自變數的變化會如何改變應變數，同時這些變數也是經濟學上變數，所以我們能透過這些數字的關聯量化經濟行為。舉例來說，生產線的供給應該要隨著景氣起伏而做出調整，我們便能透過計量經濟學做出評估以及決定產量控管。 - 財務管理 最後要向大家介紹的是財務管理。財務管理在管院算是滿熱門的一門課，除了是財金、會計等系的必修課外，也能作為資管系的選修課程。財務管理在西方國家通常稱為公司理財，是金融領域的分支，主要探討公司如何進行資產配置與投資決策等議題。這門課的主題可以大致分為估值與風險及報酬兩個部分，估值主要在探討如何估算債券、股票等金融商品的價值，而風險及報酬則是在探討風險與報酬之間的關聯。這堂課可以說是財金領域的入門課，可以學到許多在財務金融領域有名的理論與應用，若是對金融領域有興趣的人非常歡迎選修財管課程！ --- ## 小結 介紹完大部分的課程，最後來做個總結。如果你是因為近期的資訊領域浪潮而想進台大資管系就讀的話，雖然與資工系與電機系所受的訓練不同，但台大資管系的確也是一個不錯的選項；如果你是打算各領域都學一點，想要懂一點資訊技術也懂一點管理技能，做一個跨領域的人才，那台大資管系會是你很好的選擇；如果你對未來仍然充滿迷惘，不確定自己到底想做什麼，你也可以考慮看看台大資管系。我們的課程兼具深度與廣度，課程安排也相當有彈性。你可以透過修課與自學成為相當有技術的資訊人，也可以往數學、往管理方面走，深入其他領域。希望透過以上的介紹，能夠讓願意來聽台大資管系介紹的同學們更加了解台大資管系，也期待每位同學能夠找到屬於自己的路。