會教AI、大數據嗎?數學要很好?學太雜?資管系常見問題、迷思來解惑
閱讀時間約 3 分鐘
繼上一篇「資管系學什麼?課程、職涯大解密」後，應該可以對資管系和政大資管有大致了解，這篇則會以一個資管系大四修完所有必修的身份。針對PTT、Dcard常被討論的問題，和大部分人對資管系的一些質疑、迷思提出我的看法，不保證一定正確，但可以提供一個不同的想法。
資訊科系的最大迷思
這邊要先幫大家打一個非常重要的預防針，不管是資工系、資管系
寫程式請靠自學，教授不會教你「寫程式」
聽起來可能有點奇怪，大部分人可能認為資訊科系不就是教你寫程式嗎?
我這邊用國高中的數學題目來比喻一下
我這邊用國高中的數學題目來比喻一下
寫程式就像數學的計算過程，老師會教你很多公式，但看到題目要套入哪個公式，再把答案計算出來，都要靠自己不斷演練，老師沒辦法教你。
但有地方和數學不一樣，公式老師只會教你5%，剩下95%都要靠上網自學，
最重要的是規則迭代速度極快，所以Google會是大學四年最重要的老師。
看的教學文大概都是英文的，最常用大概就是Stack Overflow
常見問題
資管系和資工系有什麼不一樣，哪個比較好?
資工系簡單來說就是把資管的商學課程拿掉，換成硬體、數學和更多的資訊課程。我覺得只有最適合的科系，沒有最好的科系，如果你叫一個天生的業務員去當工程師，當然很難做得好。
我覺得對商有些興趣，未來不一定只想當工程師，喜歡跨領域整合類的工作，像是產品經理，比較適合資管系。如果只喜歡寫程式，想當一個頂尖的軟體工程師，那資工系可能更適合你。
資管系會教人工智慧、資料科學、機器學習的知識嗎?
會，但通常是選修課，而且只能教到皮毛。資管系的子領域非常多，像資安、神經網路、資料探勘、區塊鏈等。每一個都需要非常專業的訓練，大學課程不可能Cover那麼多，想學得深一定得靠自學，或在碩博士去專研。
但資管系能幫你打好這些領域的基礎，像是程式、數學等，讓你比一般人更快熟悉這些專業領域。
但資管系能幫你打好這些領域的基礎，像是程式、數學等，讓你比一般人更快熟悉這些專業領域。
念資管系數學一定要很好嗎?
不用，但數學好會有幫助。資管系的子領域有數十種，每一個領域用到的數學可能都不同，例如AR、VR可能就會需要矩陣，AI可能會需要微積分、線性代數等，當然也有不少領域是幾乎不需要數學，因此若高中數學不好同樣可以讀資管系，只要找到適合的領域，同樣可以成為一個優秀的資管人。
資管人的程式沒資工好，管理又沒企管強，這樣會不會不夠專精?
我認為每個系都有屬於自己的定位，去對應企業界的不同職位的需求。資管人通常會用選修、自學、實習等方法把其中一個技能點到比較強，定位比較像是懂管理的工程師、懂資訊的專業經理人。
有人說資工系去學一點管理，企管系學一點程式，不就比資管系更強?但同樣的資管系再去加強程式、管理，豈不是也跟資工、企管差不多?所以最重還是「自學能力」。
什麼特質的人適合讀資管系?
我認為最重要的是自學能力。因為資訊領域太廣、更迭太快，老師能教的有限。大部分學校教的知識，在畢業時都有更新、更好的方法，需要重新學，如果你有很強自學能力，資管系會是一個你可以考慮的選擇。
資訊系分數屢創新高，超級熱門，所以能賺很多錢?有沒有什麼缺點?
今天的熱門，有可能是未來的泡沫。資訊更是實力>學歷的領域，現在學程式的管道太多，非本科系轉換領域的高手更是數不清，因此競爭非常非常激烈。確實現在市場上這方面職缺增加很快，但就業仍是依循著供需法則，未來會不會飽和、泡沫化沒有人知道。因此跟著自己的興趣走，努力成為各領域最頂尖的人，才不會被社會淘汰。
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