台大管理學院 商業資料分析學分學程 修課心得+課程介紹(持續更新中)
https://management.ntu.edu.tw/course/BA_P
簡單記錄一下我的修課內容和心得，但是我自己是覺得我會更往電資的方面走，包含現在在修的電機系和資管系的計算機程式、資料結構、演算法(對我爛不敢修資料結構與演算法)，雲原生應用、資料庫管理跟電腦網路導論(雖然我停修了)等，這些會比較偏向資料分析和機器學習的「應用」，也就是比較偏實務應用的部分，但是如果想要更了解這個行業，成為資料科學家or資料工程師的話，還是要去修這些電資學院的課程(資管也算啦，大抵上)，修這個學群的課程大概就是讓你變成資料分析師，可以對資料有感覺跟有所應用這樣，這也是不差的選擇，只不過我覺得既然都修這些課程了，有些課還是想在最前面推一下：
- 在處理這些資料時，我覺得還是可以懂他們背後的資料結構與演算法，現在網路資源很多，但是如果花時間在學校學計算機程式、計概、資料結構跟演算法等等，還是比較不錯的，而且也不會倒真的難以理解，至少我管院數學弱底的過去大概也能拿個平均。
- 大金的機器學習完全可以讓只對機器學習有初步印象的文組生去修，平易近人又非常好拿來應用，推推。其他老師的課程數學可能比較多一些，我聽說吳沛遠教授開的機器學習難度剛好(李宏毅也會跟他一起教)，然後軒田的就真的很難，我不確定會不會去修就是了，怕。剩下的我不熟就不多推薦了，我也才剛開始。(Vivian的深度學習，還有那些CV課程應該都不錯!)
- 這些機器學習、資料分析的內容還是要配合軟體知識比較適合，我本來以為雲原生應用程式開發會跟網路服務程式設計有類似效果，但是我錯了，後者只適合有非常好的專案開發底子的人過去修，目前台大最適合的軟體課應該就是網服，資管系也有一些相關的課程但是好像都只給資管系的同學修。
一、統計模組
當然我只說我有修過或旁聽過的，剩下的就是我道聽塗說。
作業研究
我是以旁聽的形式去聽這一門課的，但後來有用夏季學院的方式得到學分(夏季學院2學分、一般課程3學分)，OR是一個蠻專精的領域，主要是以數學的形式去處理各式各樣最佳化的問題(巧了，機器學習也是，只是scale更大)，我覺得這是一個很有用的工具，而且小傑真的很有經驗，帶課程帶得很好之外，也會回答各種問題。他的課程會花很多時間，有兩次期中考和一次專案的實作，透過上課時學到的各種最佳化算法去解自己想解的case，我雖然沒有實際參與，但是看其他組做的我覺得是蠻有趣的一件事情，規模也是可大可小，雖然有些人覺得又要看課前影片又要去上課又要寫作業寫專案考試之類的很麻煩，但是有OR領域的技能，不僅會對怎麼樣去最佳化問題有初步的概念，同時在生活上也可以用OR角度去想怎麼樣透過迭代來找到optimal solution，如果不忙然後不排斥禮拜一早上的課的話推推，但是既然有專案的課嗎，建議找朋友一起修。
剩下我就不熟了，就道聽塗說
- 計量經濟(廖老師) = 王衍智的計量導論的下半學期期末考內容(沒錯，系主任的速度就是那麼快)，教的扎實，如果覺得王衍智教得太快沒有學好或者是根本不知道林岳祥在幹嘛的話可以去。
- 計量分析(校長) = 財務計量的補充+進階，我不熟，但是聽說要等到上完我們系財務計量之後再去比較好
- 多變量分析 = ANOVA table就是多變量喔，然後聽說教得比較淺，不知道推不推，她好久沒開課了
- 管科模 = 聽說也是最佳化，但是比較偏實務應用面，loading比小傑青
- 統計學習與深度學習 = 大家都一生推，但是我沒修到，打算大四修
二、計算模組
文字探勘初論
推推，我是大二上第一次修這類型的課程，然後在那時候覺得自己真的對自 料科學有興趣的，到現在撰文時間剛好一年，我大概也是去年決定想走這條路的，這門課loading不重，三次程式作業+期末考+期末project而已，期末project就是做所有跟這門課教的有關係就OK，老師深入淺出的帶我們看了各式文字探勘跟機器學習的基礎概念，然後去學說怎麼樣在文字中萃取資料，包含斷詞、embedding、各種classifier跟深度學習等等，然後這門課比較偏應用面可以直接套各種套件，另一門名字比較長的作業比較多然後要手刻套件之類的，但是陳教授很會教就是了
剩下不熟：
- 社群媒體分析：文字探勘的進階，我下學期修完回報
- 資料探勘：不熟，不開放非商資學程的人選課，沒啥評論，但聽說就是穩定扎實的好課
三、應用模組
前兩門課在這邊，我只打簡略心得
大數據行銷
痾，基本上我覺得他根本不知道他在教甚麼，但是現在冷靜之後回過頭來還是覺得她教的或許有用，但就只是一點點而已，然後功課很麻煩又囉嗦，自己是不推，但是確實可以學到一些比較偏行銷面的東西，很甜，可以很涼，但很躁。
大數據與商業分析
唯一忠告是跟好朋友來修，基本上上課的影片就是四平八穩(跟文字探勘跟統計學習的內差不多，這門課教的是簡略版)，在有明確方向的情況下的其中跟期末專案還算是推，但是建議至少選過一門計算模組或統計學習與深度學習或下面製造數據科學之後再來修，因為你可以想像這門課就是專案課，A+45%, A 45%, A- 10%。
製造數據科學
這學期旁聽過幾堂，基本上也是從0開始的課程，跟文字探勘很像，但是它就是更廣泛的去學習統計學習跟一些基礎資料分析跟預測的部分，然後偏向工程領域，我看完課程大綱跟實際上上過幾堂課後，我覺得這門課最適合當第一堂入門課來修，或者文字探勘也可以，可惜他在上學期。
金融科技-文字探勘與機器學習應該這學期改名成金融科技，基本上無腦推
金融計算 = 財務工程，數學多，慎入
商業智慧與數據分析企業實作、統整課程 = 去實際企業中幫他們解決問題，看運氣
高管會：痾我不知道為甚麼他在那裏，但是大家都很不推