[分析]學習如何用圖論看待大學科系(出路廣的科系就是好科系?只想學會寫code沒必要讀資工系?)
更新於 發佈於 閱讀時間約 9 分鐘
-> 這篇在說什麼
這篇文章提供一個科目圖的視角來分析科系，每個學生可以依照自己喜歡的工作，來反推出需要學習的科目，進而反推出選這科系的成本效益值
此篇也會leverage這科目圖工具去解除一些大家的誤解/盲點
- 出路廣的科系就是好科系? 是否有盲點? 出路廣的科系還有分類?
- 只想學會寫code沒必要讀資工系?
前言
2022年學測在1月21-23就結束了，二月底就未開始寄發成績單，之後相信大家會有不少選科系的疑問吧！
選科系這件事以哲學角度來說，屬於人生觀的範疇，每個人的取捨，重視的東西不一樣，選出來的科系自然地不一樣，非常主觀的東西
但其實選科系還有一些客觀的事實可以幫助莘莘學子，少走冤枉路，舉例來說，跟挑水果一樣，我們想要挑哪一顆蘋果當然是自己選擇，別人不應該插手，但如果可以事先知道，蘋果的色澤，蘋果的價格，挑起來就更可以避免跟自己預期差異太多，所以這篇主要在於用客觀分析法讓大家多一些資訊，可以避免畢業後出社會工作預期的落差
例外一個例子跟選科系很類似的，就是以前RPG線上遊戲，選科系跟選RPG職業類似，不同職業可以學不同技能，同樣地，不同科系也可以學不同科目，選科目類似點技能樹，只是當點滿好幾個技能樹就可以得到一個獎勵(工作機會)
graph分析工具
為了簡化分析，這邊只考慮選科系是為了工作需求，而工作需要習得科目點數，所以把一個科系定義成好幾個科目組成的graph，當達到某些科目點數就擁有應徵工作的資格!
在此可以把科系簡單的分成 扁平式科系跟垂直式科系兩種，如下圖
垂直式科系，簡單說就是要學完學科A才能學科B，以此類推，而扁平式科系則是，彼此學科沒有depedency，可以學習任何學科，其中一個沒有學習，不影響其他學科學習，
如何判斷?
最簡單判斷方式就是有沒有擋修，假設A擋修B，代表要修完A才能修習B，
擋修可能屬於強dependency，有些雖然不擋修，但也有一點depedency，詳細可能需要去問問系上，如果沒有可以去其他學校相關科系去找
當然現實科系不會這麼單純，現實科系大概長這樣子
簡單說一下，工作A需要學完學科D，但是學科D需要學科A，所以工作A其實只需要學完學科Ａ跟學科D即可，其他科目沒有非常需要修習的必要，當然可能有加分
以上圖還有個限制就是這邊只是weight=1的edge，但真實情況可能是，有些工作只需要學科D修習10%熟練度就可以勝任，有些工作要學科D修習90%熟練度，這也是這graph沒有，但真實世界需要考量的
有個疑問: 我知道每個科系對應到哪個圖，那對我選擇可以有什麼樣的幫助呢?
一個殘酷事實: 時間精力是有限的
假設的大家在以下兩個科係在挑選
科系A跟科系B都有一個工作有興趣，可是科系Ａ乍看要學很多科目，但其實那個dream job A只要學完A即可，我們只要把學科Ａ非常認真學習，其他科目可以當作興趣chill學習就好，還可以花時間玩社團，談戀愛，培養人生經驗，豈不樂哉?
可是如果選了科系B，就需要花4倍的力氣才達到dream job的需求，這可以說是CP值低
當然，通常現時不會這麼極端，通常越好的工作需要學科要求越多，因為容易的話，大家都搶著進去，supply上升，薪資福利下降，dream job也越來越不那麼好惹
另一個殘酷事實: 有些技能是讀書無法培養的
上面都是說，學完XX學科就可以得到dream job，但現實是，有些job是需要其他技能，類似softskill，競賽成果等等，這也很花時間培養，在給定有限時間資源下，對於跟dream job離很遠的科目可以的話，也許不用花太多時間也是可以允許的
另一個殘酷事實: 適時的放棄更重要
在上面兩個事實下，給定時間又要額外培養特殊技能，人生經歷，放棄有時候更重要!
其實國外學分/學科數目不像台灣這麼多，但他們每一門課非常扎實，訓練效果非常好，學生只要知道自己未來想做什麼，然後選對課，只要少少的幾門課，是可以達到非常高效率的學習，看過很多高中基礎不好的學生，都可以訓練成很優秀的大學畢業生
當然了，放棄認真學習會影響GPA，尤其大學GPA影響甚大，影響未來出國機會，所以可以的話，盡量去選的科系，他們的必修課程是對你未來有用的
對於迷思的想法
迷思一: 出路廣的科系?
大學招生很多科系宣傳自己的科系出路廣，未來潛力無限可能
那我們如何用這個簡單的科目graph來分析呢?
左邊的圖是比較扁平式的科系，大家可以發現，只要學習學科A就可以到自己的dream job A，但因為其他學科因為是必修，為了顧及GPA，身為好學生還是要努力學習，所以左邊科系CP值: 70/40 = 1.75
右邊科系是垂直式科系，可以看到他們也要修習四門必修，成本也是40，但效益是100，所以右邊科系CP值: 100/40 = 2.5
等等為什麼右邊是100而左邊是70，這根本不公平!!!
沒錯，這邊考慮到一點現實，就是因為學科Ａ看似只有左邊科系可以選擇，但現實是其他科系也可以選修，其他科系只要選修學科Ａ就擁有跟你類似的競爭力，而他的成本只有額外的10而已，他不需要選修B,C,D，而其他科系要獲得工作Ｅ的資格就更困難，需要選修ABCD,成本40，在supply-demand 下，工作Ｅ應該給予更高的薪資福利，所以效用更大一點
這邊是假設勞動市場穩定狀態，不考慮未來爆炸是市場需求，例如某科系Ａ突然有爆炸式勞動市場需求，因為科系Ａ本來畢業人生有限，也很難一時大規模擴招，造成科系Ａ的CP值大增，如:近年資工,Data science 相關科系
結論
大家不要一聽到出路廣的科系就很開心，要仔細去看是否過於扁平，然後每個學科是否熟練度要90%,100%才可以勝任dream job，學科所學技能跟工作連結沒有非常緊密，然後又過於扁平，會造成樣樣學，樣樣不精的情況(尤其是想認真學但也無法學精，因為上課教的跟實際落差本來甚大)
迷思二: 會寫code也可以不讀資工系?
簡短的答案: maybe is yes!
大家可以把工作Ａ想成就是軟體工程師，學科Ａ:coding，學科B: 計算機概論，學科C:資料結構與演算法，
的確看到很多非資工系，去當軟體工程師，而且也可以做得非常好，他們只要把刷題刷好(coding + 資料結構與演算法)，還有一些些計算機概論即可
但其實筆者覺得，他們要刷好刷熟也確實不容易，非本科系如果沒有在學校學過真的更是困難，從上圖也可以知道，要刷熟，熟練度要非常高才可以，花的時間也是很可觀的
那資工系就沒優勢了？？
其實軟體工程師範圍非常廣，有前端工程師，後端工程師，AI工程師，devops，種類非常多，而且不同公司對於每個role能力要求也不一樣，
- 對於某類型的工程師，資工系由於對於某領域有knowledge，可以直接當即戰力，創造價值，
- 對不同領域也因為學習到類似的概念，上手比較快，並且學得更快
- 對任何領域，即使只考慮implementation skill，資工系由於每一們課幾乎都要寫code，implementation skill也是有一定的水準
不過外系如果可以自修，花一樣的時間學習，除了特定領域需要lab大師，有人帶效率更高一些，不然一樣的學習時間跟強度，也是可以有一定的水準的
"迷思二: 會寫code也可以不讀資工系"的隱含假設
筆者覺得只討論資工系是否可以自修沒有太大意義，說實在，只要非常認真聰明夠花時間，要自修任何科系(物理，數學，電機)都是可以的，只是大家不這麼做而已，為什麼呢?
主要是因為反應近年來軟體工程師的勞動市場，大幅暴增，所以讓很多有志有能之士，他們之前沒機會選資工系，跳下來自修而已
就像以前很多人跳下來去當自營交易員，可能還操盤的比純財金系出來的更好，所以如果對軟體工程師有興趣，真的最簡單的方式，就是去選資訊相關的科系，如果因為分數不到沒選到，也千萬不要去重考，(關於重考有幾個想法，以後有機會再分享)或是覺得人生毀滅，分數不到也選不到相關科系，就自修花大量時間，還是可以有成果的，筆者認為以後很多科系都會開設程式課程，有心想學還是很多機會的！
結論
這篇文章提供一個科目圖的視角來分析科系，主要是提供釣竿，至於怎麼抓魚還是很多藝術跟主觀成分在的
- 不同人對於dream job的定義不同
- 不同人對於科目難度的定義不同 (有人擅長數理;有人擅長記憶)
- 不同人對於大學時間規劃不同 (有人all in課業;有人注重multi-tasking 戀愛 社團 打工 讀書; 有人找人生意義)
簡單的分析流程 (反推法)
- 多瞭解有興趣工作 是否真的如自己預期 多看看網路資源 前輩分享 (薪資待遇 work-life balance, 有沒有成就感) -> 知道個工作的分數
- 多了解自己的能力，簡單瞭解學科，看適不適合自己學習 -> 知道個學科的成本分數
- 再來了解自己大學想追求什麼 (optional ，因為人一直改變，很難說得準)
- 選出對自己成本效益最高的科系
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不是每一個科系都只有爛的課程項目而已啦，
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畢竟身為一個科系，還是要有一些科目能夠出得了台面的，
而我們不知道什麼挖科系，現在的能拿出來的銀髮課程，可惜沒有好好把握，
之後又被獨立成一個科系，
另一
學習不該是一場吃苦能力的比賽，當學生可以放棄自己討厭的科目，將時間完全投入在自己有興趣的領域時，學習就會是邁向自己期待的未來，塑造理想自己的一件令人開心的事。
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