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

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

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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。

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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

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
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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。
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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