工概報告
翁慈宗 教授
威斯康辛大學工業工程所博士
專長領域
- 資料探勘
- 貝氏統計
- 組合資料分析
- 系統可靠度
Q1. 工資 vs 工工
ANSWER
工工系屬於工學院，工資管是屬於管理學院。工管是工資系的前身，成大將工業管理和資訊管理結合呈現在的科系。所以跟工工相較之下，我們多了資訊管理這塊。
Q2. 畢業後就業市場、工作機會、待遇、環境...etc?
ANSWER
教授建議我們去問系辦負責調查畢業生的人員。
Q3. 轉系、雙主修、實習?
ANSWER
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轉系 : 因為我們是大一，教授不排斥我們轉系。若真心想往其他領域發展，在大一應修好成績或加簽其他系必修做準備。(以資工為例，可以轉到資工，也可以在系上 將資訊這門課先弄好，在大學選修課去資工系的可，之後在申請研究所時在申請資工系。)
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雙主修 : 不建議。因為所需學分很高，可能導致延畢。教授希望我們能準時畢業，而且教授認為多了這個雙主修並不會對我們的生涯有很大的影響。
ANSWER
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實習 : 教授鼓勵我們到資訊公司實習。可以增加實務經驗。因為教科書上學到的東西和實際用的會有落差。因為教科書上的都是最簡單化的問題。暑假有機會就去實習，實習或者工作時幾乎是不會用到書上教的東西，因為在工作要做的一項項目都會有時間限制，而要按照書上的去做可能就要超過時間了。
Q4. 貝氏統計與一般統計??
ANSWER
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貝氏統計 : 當資料數較少或難以取得時，將專家的意見也納入考量，從而做出有效的預測。
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一般統計 : 從大量已得數據中統計，並計算值以及其意義。EX : 國民平均壽命、疾病得病比率。
Q5. 資料探勘是? 資料來源?
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INFORMATION
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ANSWER
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資料探勘 : 利用電腦運算能力去開採大量資料中有用知識的技術。
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資料來源
- 其他老師的研究領域 : 從新興社群網站上"挖掘" EX: LinkedIn、Facebook(用以預測電影、線上遊戲等未來趨勢)
- 翁教授的研究 : 從大量標準資料檔中萃取資料的技術研究。
Q6. 專業應用?
ANSWER
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關聯分析(購物籃分析)
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尿布與啤酒的關聯
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其他例子
Q7. 對新生的期許
ANSWER
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因為我們剛從大量的讀書時間跳脫出來，所以可能不會有效運用時間來念書，要做好時間規劃和注重自我管理。
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不要認為目前某個科目沒用就沒認真學,因為會和以後的課有連接。要把基礎打好,學得紮實,不要去擔心和人競爭。