[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?)

2022/02/13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
  1. 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?
  2. 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,
  1. 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,
  2. 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
  3. 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)
  1. 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
  2. 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
  3. 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)
  4. 選出對自己成本效益最高的科系
為什麼會看到廣告
6會員
58內容數
這專題主要在記錄過去的旅遊心得
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!