成功燈塔行

作者：許晴程 數據科學家從 2014 年被哈佛商業評稱為最性感的職業後， 越來越多的年輕同學們投入這個行業。 作為在北美擔任數據科學家生涯規劃的導師，並且自己有多年大廠數據科學家的經驗。 我有三點建議給沒經驗且想要從事數據科學朋友們。 了解行業數據科學家所需要的能力。目前業界的數據科學家所需要的硬核能力(不包括軟實力)，基本上是由以下四個維度所組成: 一 軟體工程能力 二 統計數學能力 三 AI 算法能力。 四 Domain knowledge 撇開 Domain knowledge 不說，現在很多公司的數據科學家做的事情並非同學們所想的，每天都在做很酷的算法。 甚麼 ChatGPT, Bert… 因為一個 Project 最多就需要幾個算法，加上現在的算法庫已經做到 developer 只需要幾行代碼，就可以完成很複雜的算法。所以只做算法的數據科學家注定發展的路比較受限。 相反地一個產品要真的上線，需要數據遷移，數據清洗，結果呈現，等等複雜的軟體工程。所以我看到一般公司裡， Title 是掛數據科學家的同學， 實際上所做的是卻是整理數據的工作。 這很正常。 所以同學們在找工作之前就必須要有一個觀念，不是每個數據科學家都能夠從事 algorithm 的工作， 就只有少數的幸運兒(通常是名校的強者) 才有辦法做到。 2. 要知道自己的能力在哪裡。 在我接觸的同學當中。一般對於自己的能力都沒辦法正確的評估。通常很兩極化。 要不是覺得自己能力很強，就是覺得自己什麼都比不上人。 這兩種看法都太過極端。 每一個人都必須要很客觀地評價自己的能力，要衡量自己在哪一個維度具有比較高的水平。譬如有些同學算法很強，所以在申請工作的時候就應僅量找算法工程師，即便如此，就像我前面所說的其他的維度也必須要有均衡的發展。因為現在 AI 變得非常熱門，以前名校 PhD 畢業能夠直接進入名企的時代已經過去了。每一個人都必須通過不同的維度底下基本的能力測試。 第三點必須徹底地將自己的知識點建立好。 就像是種一顆知識樹， 常常灌溉它。 這樣的好處是有累積性 。 累積性是很重要的， 在短時間內看不出它的效果， 長時間就可以看到它的好處。關於知識樹建立的方式我提供三個方法: 第一個方法，找一本書開始學習。這樣的好處是能夠地毯式的學習，但是壞處是時間尺度太慢，而且常常陷入一個自我否定的恐慌中，因為很多知識點...

作者：謝其磐 高中時期，同學們接觸到各門學科，學習基本知識，一方面為了將來進大學乃至終身學習更寬廣的領域打底，一方面也在升學制度下為大學入學做準備。這個時期，鼓勵同學在自我努力和師長教學引導之下，保持對各門學科的興趣，充實基本知識。 然而，高中課本教材的內容，有時限於篇幅，並顧及不同基礎學生的程度，對於有興趣想要進一步學習的同學來說，未必足夠。此時，若能合理分配時間，選擇有興趣的題目，去學習更進一步的知識，既可以滿足同學的求知慾和好奇心，也可以增進對課內學習基礎觀念和知識的了解。 進階學習，其中一個實用的方法，就是研讀高中到大一程度各個學科的教科書。另外，現在網路上也有世界知名大學的線上課程，例如 edX 和 Coursera 平台，這兩個線上課程平台裡的課程，幾乎都可以免費學習，或付費參與更多課程活動，並取得修習證明。課程的影片都附英文逐字稿，所以也不用太擔心英文聽力的問題。 筆者回想自己在高中時期的學習經驗，並且回顧近年來於自然科學學習領域的瀏覽，在此推薦幾門基礎學科的課本，參考書籍或網站，和世界名校的入門線上課程，給高中學生。這裡介紹的學習材料有許多是用英文寫的，同學們也可以由此學習到各學科基本的英文詞彙和知識，目前英文是世界上許多知識主要使用的語言，及早學習，有利於未來大學閱讀英文原文教科書。當然，藉著觀摩學習世界一流名校的課程和教材，可以學到各門科目知識的菁華。 希望這份書單和線上課程，對於高中生的學習，以及邁入大學之際的準備，有所助益。 物理 課內讀物： 高中物理課本 推薦讀物： 觀念物理 (2018), Paul G. Hewitt，套書 1-6 冊，天下文化。   這套觀念物理套書，作者 Hewitt 為高中生寫的輔助教材，可當課外讀物，建立基本觀念用。   教科書： Halliday & Resnick Fundamentals of physics (12th ed., extended). (2022).  Walker, J., Halliday, D., & Resnick, R.,  Wiley. Halliday 這本大一普通物理教科書，對於基本觀念和解題，都有很入門清楚的介紹，其中用到的數學，包括高中的代數，三角函數，向量，以及最基本的單變數微積分。附有例題和習題可供練習。文字...