台科大 MBA 選課分享 NTUST MBA Course Selection Sharing

看到這篇文章的你，大概率是即將入學的同學吧～

👋 嗨你好，我是 113 級的 Andrea。當時入學要選課的時候，發現網路上能找到的資訊很少，所以趁著學期結束，把修課心得整理整理，也提供給要選課的你參考。

不過由於我認為的好課，不一定也會合你胃口，所以我會先簡介我的背景和修課方向，讓你可以更好評估。另外，開學的第一週記得去上課，聽看看老師的講課風格喜不喜歡，如果不 OK 可以在加退選期間退掉喔。

個人背景與修課重點 Personal Background and Course Focus

我是台科企管畢業的，畢業之後先出社會工作。在入學之前，我在 SaaS 軟體產業的新創負責 B2B 行銷工作，在這之前的工作經驗也以企畫或行銷為主。希望畢業之後繼續在網路科技業發展，目標是加入外企、或能做到國際市場的生意，並且能從行銷職能拓展到策略層面。

所以我會選修較多資管和科管的課，學些相關理論架構，例如資訊系統架構、創新管理等等，藉此多累積一些策略思維的基礎。除此之外，我會盡量選修個案教學為主的課程，訓練自己的思考與表達。整體來說，我會以能學到東西為主要選課方向，課涼不涼、給分甜不甜就是斟酌考量。還是會配一下課，避免太 hardcore 😅

畢業學分要求 Graduation Credit Requirements

以我 113 年入學這屆的規定，畢業需要修完 45 學分，包括：

• 核心課程：要修滿 24 學分，四類別的每一類別 6 學分，且有 18 學分要是以英語授課。課程資訊備註會標示是英語授課或 EMI 課程。另外要注意課程編碼是 MA 開頭。（延伸閱讀：台科 EMI 課程說明）

• 選修課程：除了 24 學分的核心課程，其他學分就滿彈性的，除了可以修管院研究所課程，例如工管、資管、科管、財管。也可以有 9 學分是來自台科其他系所或台大、師大的研究所課程。台科研究所課程編碼是第三碼 5 ~ 9，其他細節可以參考學校課程編碼表。

推薦的課和老師 Recommended Courses and Professors

我會按照核心課程分類和選修課程來分開記錄。因為只上了一學期的課，所以能夠記錄的還比較少，像是核心 A 和核心 B 都是這學期才要修課，之後學期結束會回來更新的！

核心 C. 智慧趨勢發展與管理 Core C. Management for Intelligence Development

資訊系統與管理

• 授課老師：資管系 朱宇倩 教授
• 課程摘要：這堂課主要會介紹各種資訊系統，以及它們與其他資訊系統的串聯與應用。另外每週都會有一組同學上台報告兩篇指定的閱讀文章與延伸資料，這些分享內容會跟當週課程內容有關。
  期中作業是一份個人 essay，要寫 5 ~ 10 頁，不能使用 LLM 工具寫，當時花了滿多時間寫的。期末報告是小組報告，主題是從提供的題目去選，大部分題目跟 LLM 或 AI 有關。
• 學分數：3
• 授課語言：EMI
• 課程心得：想修這門課是因為之前工作關係，比較多接觸的是行銷相關的系統，覺得不同職能系統之間整合的斷點多，但是當時不知道如何去思考解決方案。老師講課講得很清楚，也會融入一些案例和強調實務中「管理」的重要性，我收穫頗多，上完課以後更有資訊系統和流程的全局觀。課堂上，老師經常提問問題，也很鼓勵同學回答，是很親切的老師。而且老師英文講得很好，是不會讓人聽得吃力的 EMI 課程。之後會想要選修老師開的其他課～

另外有去旁聽幾堂企管系呂志豪教授的供應鏈管理，耳聞之前好像是開 EMI，不過 113-2 是中文授課。如果之後要朝硬體、半導體發展，又沒有相關背景，推薦可以修這門課。

核心 D. 研究方法與商業分析 Core D. Methodology & Data Analysis

大數據分析

• 授課老師：企管系 何建韋 專案助理教授
• 課程摘要：這堂課算是從 0 到 1 教 Python，包括 data type、data framework 和 data structure 的基礎內容，這些教完大概就期中。有了這些基礎後，會教如何運用 Pandas 和 Numpy 模組做資料分析和資料視覺化。
  期中是紙筆測驗，不能用電腦；如果按老師的講義內容課後再完整練習，應該可以拿到不錯的分數。期末則是小組報告，自行分組和選題做數據分析，包括蒐集數據、清理資料、分析 insights 和資料視覺化。我們這學期是有一次小考，另外期末報告完後，有一篇個人閱讀心得作業。每堂課幾乎都會抽點點名算出席分數。
• 學分數：3
• 授課語言：EMI
• 課程心得：每次上課教的 code 的量不會太多，也會留時間讓同學練習小題目，如果按部就班，然後課後練習，Python 基礎應該沒問題。老師不時也會複習比較容易混淆的觀念，考試時候會出現。整體而言，算是比較輕鬆的課，但是我覺得 coding 還是靠自己練，所以最後學多少還是看個人。老師人也滿 nice 的，練習過程中遇到問題，下課都可以去問他。（同學有修何老師的其他課，都說能獲得滿滿情緒價值 😆）

選修課程 Elective Courses

企業研究方法論 Business Research Methods

• 授課老師：企管系 林孟彥 教授
• 課程摘要：林老師的研方課一定會有二堂是 Word 課，之後才會進入研究方法論的內容。那個……不要先入為主覺得自己不用學 Word，我從大學時期至今，已經上了三、四遍，每次還是很有收穫，我 MBA 同學上完還說林老師用 Word 根本「變魔術」。Word 課之後的研究方法論內容，是教怎麼做研究，包括怎麼找題目、怎麼讀 paper、怎麼做筆記、怎麼寫論文，以及怎麼避開研究陷阱等等。
  林老師的研方課沒有期中期末評量，但是每週要交上課心得，然後一學期會有 2 ~ 3 次交研究計畫書。
• 學分數：3
• 授課語言：中文
• 課程心得：如果不是為了畢業要交論文而寫論文，想要學習如何做研究，想要避免兩年的研究會在無意義的課題中盲目努力，非常非常非常推薦這堂課。雖然有些同學認為碩二修，對寫論文比較有幫助，但是我覺得這堂課不只是教授研究的正確觀念，更是邏輯思維的訓練，學著用宏觀與微觀的視角去理解事物和表達自己的觀點。我在這堂課收穫很多，下次林老師再開課，我還會想去旁聽！

YouTube 上有一個影片是林老師講「做一個好研究，寫一篇好論文」，也可以先看看再決定要不要選修。不過我猜看了以後，應該都會想要修這堂課（？）因為上課坐我旁邊的設計系學長，就是因為看了這個影片才慕名來的🤭

科技管理個案分析 Technology Management and Case Analysis

• 授課老師：科管所 翁晶晶 副教授
• 課程摘要：這堂課主要會透過個案，了解科技創新和創新模式、推向市場的時機等等主題知識。這堂課也有安排二名業師來分享科技創新的實務經驗。學期一開始會請同學交 name card，老師在每堂課上會抽 name card，請同學分享，所以上課時都滿專心的。
  期中和期末都是小組報告，另外期末要交一份個人 feedback 作業。我修課的學期遇到 3 次放假（1 次國慶、2 次颱風），所以我們沒有期中報告。
• 學分數：3
• 授課語言：EMI
• 課程心得：其實第一堂課開始，我就有感覺這堂課不會太輕鬆。老師是在英國取得博士學位，講一口流利的英式英文，而且很有氣場和自信，是那種會讓人被她講話吸引的老師。她的講課風格直接明快，不留太多模糊的空間，給人一種真正在上「研究所」課程的感覺。但也因此會有些壓力，需要保持頭腦清醒。
  老師滿關注社會企業以及科技對社會的影響，課堂上除了學習教科書理論，也可以培養從社會影響力的角度思考科技創新。雖然因為假期關係而壓縮到上課次數，沒上幾堂課就到了學期末，但每一堂課都印象深刻。（不過之後似乎會用做 project 的方式上課，所以還是要去聽第一堂課、以 syllabus 為主）

先寫到這裡，之後學期結束再回來更新。祝學習愉快～😉