閒了 但不能 廢了 - 公開課的旨味(旨い)

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日前發一文,稍微列舉了自己身體的狀況簡述。後來轉發給另一位同樣赴蓉出外拼搏的台客,也是個有故事的人,姑且稱之為阿尼哥吧。阿尼哥就是我在「獨立 VS 連鎖」裡面也提過的對象,當我發現自己身體出現情況時,第一個想到的人也是他,因為他很巧合的在數年前同樣也發病,當時人在蓉都,印象很深刻他很快就買了機票直奔回鄉,儘管如此,但依然還是有所耽擱延誤到一些治療的時機,後續復原後若是自身休息不足,隔天認真觀察還是會有些許的面部表情差異。阿尼哥在剛知道我也發作後,隔天打越洋電話給我問候,說沒有兩句就大呼:「你很好嘛...講話那麼清楚!」彷彿給了點信心,去更積極面對這個病兆。

回到正題,看完我落落長的前四日變化文章後,他說了句:「你真有閒心啊!」雖然我內心飄過無數個無奈念頭,要不然現在還可以忙什麼呢?都被困在這裡了。不過還是淡定的半帶自我激勵式的告訴他:「閒 但不能 廢!」

除了連續爬格子寫了近兩週的樹洞文,培養自己文字不是只有一直輸入,也要有思維咀嚼後的輸出外,也讓自己每日的念頭可以有個出處。這段時間還開始有了兩個公開課的線開始推進著,雖然進度並不式神速,但一直有推進。覺得也是挺有學習樂趣的。

Python

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這是因為從前兩個創業項目開始,就一直使用 Python 爬蟲,在 Big Data 大數據的浪潮中,試著用自動化分析抓數據回來經過規整後,輸出為有商業價值的信息。這個項目的程序語言就一直跟著在 Python 的架構中。但我雖然有技術背景,技術這個廣大的範圍下,程式語言我一直只有國高中大學時代那種資訊課的框架,所以也是離的很遠。不過自詡還是個相當稱職的中間溝通協調者,可以很好的把商業目標轉化為技術需求,讓程序開發者得以為所需要的目標作建設。

這公開課是政治大學的「成為 Python 數據分析達人的第一課」,課程的簡介在連結中很清晰,這也是現在網路上公開課的標準模式了。每一堂課的時間不長,因為都是放在 YouTube 的平台,所以像我自己都會用1.5或是2倍數的方式播放,畢竟還是有些基礎簡單。目前一共七週的課程,我自學完成了兩週,難度當然會漸進,很多指令沒有用,當然也會忘記。但是我始終人生學習的哲學都是先學過留下腦海的印象,未來要重新抓起來至少還知道從哪邊著手起。

使用環境也不難,前幾堂課就會指導怎麼在你的 MacOS 或 Windows 系統中架構起來,真的入門難度很低。老師口條也很不錯,聽起來並不會乏味無趣。這其實還有一個大要點,未來的世界真的是數字世界,小時候除了商專相關科系外,真的很難被計算機使用訓練過。但是未來已經是全面 AI 的年代,程式設計不用精通,但多少一定要會明白。看看各個發達國家地區越發重視的 STEM教育 體系中,在 Wikipedia 描述就發現跟程式設計完全脫不了關係呢。

Listening to Music

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另一條線路是 Listening to Music!是不是看了標題很想猛K我一頓?

這堂課是頂頂大名的國際知名學府 Yale University 耶魯大學的線上公開課程,課程全稱為:MUSI 112: Listening to Music。一樣可以點擊連接進去看。教授是 Craig M. Wright,同樣附上了他的 Wikipedia 連結,如果有興趣請點擊。

當然因為是美國學府,上課語言使用的是英文。我也沒有這麼強大到可以用非母語還去學習另一門課程,當初會發現這一門課,也是因為偉大的字幕組網站作了熱心公益的翻譯工作。所以可以用中文(簡體中文字幕)的環境去配合觀看。

開頭的第一個問題,在第一堂不算是正式開始講課的課程引導中,教授就會告訴你為什麼要教你「Listening to Music」了。為什麼一段音樂會優美?為什麼會有些音樂讓你煩躁?古典音樂為什麼偉大且流傳數個世紀?這種種問題我相信很多人即使每天聽著音樂,也不能清楚的明白吧?

這門課有23堂,自己開始的晚現在才上到第4堂。還在努力中。一方面現在的產業跟音樂也有千絲萬縷的的關係,一方面更想明白一些事情背後的道理。所以走進了這個世界,學習起來目前也覺得很有意思。當然有樂理部分不夠基礎紮實的問題,但真的不影響到學習。


特殊期間對大家的生活都會帶來改變,生活型態也是。除了保持樂觀積極外,有很多原本網路上就豐富方便的好資源,都很值得去嘗試看看呢!怎麼樣?同學們,要一起當一下線上同學了嗎?


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