[心得]推甄心得:台大流預統計、統計碩士學程
前言
一直懶得寫,
但因為板上台大統計類的文較少,
所以就來發一下。
先說,統研方面,還是114比較強,
小弟真的不想準備考試才推台大的。
雖然本人胸無大志,
有點像是不小心賽到上榜,
但我想還是有一點點參考價值啦。
另外恭喜所有上榜的同學,
也幫明年的學弟學妹加油。
一、個人背景
116統計系應屆系排20/70,29%;
雙主修資工系。
*大學期間做過:
1.研發處聘兼任研究助理
2.兼任課程助教(教Python)
3.海外研究計畫實習(香港理工大學 應數系)
和那邊的教授做生物統計的研究計畫
*專題:無(系上沒有嗚嗚嗚)
*補習:沒有。
覺得上大學了還要補習怪怪的,
想說推甄沒上就去找工作
另外語言能力的部分,
推甄當下沒有任何考試檢定,
但海外實習跟平時有在語言交換,
所以聽力跟口說不算差。
(程度大概是裸考多益765,聽力佔435。已經上榜後為了畢業門檻考的)
二、推甄校系與結果
1.台灣大學 流行病學與預防醫學研究所
乙組(主修生物醫學統計學)正取4
2.台灣大學 統計碩士學位學程 備取4
三、準備過程
這個部分我蠻心虛的,
大家可以直接跳過,看口試過程。
大一
剛考上116統計,一心想轉學回台北,
或是轉電資科系,所以大一把英文課退掉,
只留幾科主科猛k,剛好資工系也用得到這些科目(微積分、統計學、計算機概論、線性代數)每天下課就是跑圖書館坐到閉館:
微積分:Salas微積分的所有證明跟習題都寫過(現在想起來有點狂);事後想想,為數統的證明打下良好基礎。
線代:用MIT教授Strang課本和
MIT OCW搭配交大周志成教授的「線代啟示錄」跟教學DVD(我有買)來k(因為系上線代老師的四次元板書真的很難懂)
系上線代是開兩個學期,所以也是花很多時間慢慢啃。
統計學:統計學...系上教的...很...好...
大概跟你各位每學期的操行成績有異曲同工之妙。所以我統計sense都是數統跟其他選修課培養起來的。
計概:系上教python,99分過,
每個睡不著的夜晚,就喜歡泡杯熱可可,
開始coding,訓練好程式邏輯,跟debug的經驗。還有跟stack overflow 變成好朋友。
大二
因為一年級的成績不錯,又想跳電資,
雙主修了資工系。
誰知道是成績下掉的開始
(事實證明我不適合資工)
一年級都還有系排5,二年級直接掉到24。
那時候有當計概助教,教寫程式。
數統:經典hogg,前半段機率輪的推導都是微積分,很順。
進到下學期的MLE,UMVUE等這
些的推導,是一個可以細細品味的過程。
雖然大二一整年佔8學分很累很想死XD。
迴歸:遇上了好老師沒花很大力氣
(系上張教授推推)
除此之外還修了會計、抽樣、資料結構、程式設計(R,SAS,SPSS)、統計繪圖(R)
BTW那個時候,剛好碰到清大的寒轉,
因為一直覺得116很南部,就報了寒轉。
跟推甄有點像,只是不用面試。轉學結果有成功,但是基於種種原因還是放棄了,留在原校。所以我那時候就寫過大學時期的備審了,
推甄的時候只需要改一改。
大三
過了大二,統計系最重的理論課都修完了,
進入統計系最精彩的一年:
統計模擬、ML 、多變量分析、
類別資料分析,開始有一些小小專題,
也因為期末成果不錯,被老師找去當兼任助理。
這個學年,資工系的一些軟硬體課修的很不開心,很不擅長。比較稍微念的起來的就數位系統,插插麵包板,寫寫verilog。
到三下已經無心念資工的科目了,演算法跟資料庫都還被當掉,影響成績有點覺得推甄無望。
實習
大三剛好有經歷一段失戀期,很想離開台灣轉換轉換心情,所以申請了學校跟香港理工大學的交換實習計畫,在香港理工大學做了兩個月研究助理,也在香港玩了兩個月(反送中期間也是沒什麼好玩的)
實習期間最讓我印象深刻的,是當你可以跟印度人用英文溝通,大概跟全世界都可以講英文了...
大四與申請期間
有跑幾個中研院的活動,像什麼統計科學營啊之類的,也常聽演講。
其實,我原本打算延畢一年,
拿資工系的雙學位,但心裡還是覺得,
如果有研所,沒有雙學位也沒關係,
就在要不要推甄的抉擇中猶豫不決,
直到快截止的10月初,完全沒有動作。
後來看到班上各大書卷們已經在找老師寫推薦信了,我就想說,「誒?我以前清大寒轉不是寫過一份嗎?」就把那份打開,把實習的經驗還有研究助理的經驗弄上去,改一改排版,大概熬夜寫個兩天,就去敲系上教授的門,拜託寫推薦信了。
第一階段的書審,兩所都有通過。
四、口試
台大統計碩士學位學程
在台大的博雅教學館進行面試;西裝全套,
印了兩份備審資料(簡章要求的)。
第一關: (笑臉關,可以放鬆心情)
兩位女老師,一位是台大流預的教授H,
另一位我不太確定。
整個過程很輕鬆,像是閒聊
Q:請自我介紹
略,講有點久
Q:為什麼會想報考我們學程
A:我自己曾經在實習期間,
做過生物統計相關的專案,
對這個領域很有興趣。貴學程三大領域中,
有生物醫學統計領域,加上台大有醫院,
對於生醫統計研究有豐富資源,我認
為非常符合我的志趣。(外面敲了兩下門)
Q:你對於未來就業或是研究所的規劃如何
A:我在大四修了統計諮詢課程後,
發現實際的分析案件與實務是我不足的部分,我希望在研究所可以在統計諮詢實務等課程接觸更多實際的案例,累積豐富的經驗。
同時,未來也規劃在CRO或是公家單位就業,
是否從事學術方面的工作,
則是想在就學期間探索。(外面再敲了兩下門)
Q:你的書面上有說你在香港實習過,請問你做了些什麼?
A:我在香港的實習過程中,和世界各國的實習生交流與合作,除了語言方面有很大的進步外,我還協助了理大的教授作生統的計...(外面直接開門)
兩位老師:啊~好想在聊久一點,時間到了,掰掰。
第二關:(知識關,被電爆)
兩個男教授...
給了一張圖,問你像什麼分配。我一開始直覺想說常態(什麼都想猜常態XD)可是他是離散的domain大於0,我才想到poisson,可是還來不及講,教授就說:
不然,在書面上寫,你在香港做的計畫有用到Lasso跟ridge regression,請問有什麼差?
A:呃,一個係數會shrinkage 到0,所以有model selection的效果。一個會縮小不會到0
Q:那什麼情況,用哪個比較好,為什麼?
A:傻住(外面敲門)謝謝老師。
這關我覺得,圖回答不出來就掰了QAQ
第三關:兩個臭臉教授,一男一女,一直翻我的備審。
Q:在資工系修課,會SQL嗎?會JAVA嗎?
A:我會C ,Python, R。
Q:繼續不耐煩的翻,你有專題嗎?
A:沒有
然後就翻到結束了...(三小?)
台大流預乙
全套西裝,加一個小小電腦包。
我是20個口試生表訂最後一個口試的。偏偏我是一個很容易失眠的人,前一天晚上整晚沒睡,而面試要11:30才開始......於是我一早9點就先到,趴在家長休息區睡覺。
結果我是最早到的,還被所辦小姐說
明明最後一個,那麼早來幹嘛?
進去前一個小時,走去小7買了蠻牛,
灌了兩瓶。
進場~~幫我開門的是統計學程口試第一關的老師H(感覺很親切)
只有一關。一個ㄇ字型的會議桌,坐了7個人。
H:請自我介紹一下,不要講太久喔~
A:略(我忘了我講什麼,因為有點被7個人的排場嚇到,所以講的有點爛)我每次講一點什麼,就有人一直在那邊翻紙,寫東西,我心想,有什麼好做筆記的...
某教授:你會寫Python也會寫R那你覺得他們有什麼不同?
A:python有比較多的ML或是Deep Learning的套件,R的話則是比較多統計分析的套件。以一個學統計的人來說,R非常的直覺,很多的功能都是依據統計人的思維設計的。另外,資料量大的時候R真的比python慢很多,我都用Rcpp加速。
Q:你有修過類別資料分析嗎?logistic Regrssion聽過嗎(有)那請問你在實際分析的時候,用了什麼function,有哪些參數?
A:(竟然考我程式題?)glm 函數,除了response、係數以外還有linkage的參數,
有binomial和poisson。
Q:你在香港做的計畫有用到Lasso跟ridge regression,請問有什麼差?
A:略,請自己搜尋L1和L2 penalty(竟然問到我之前被電過的題目?我自從被電過以後就
回去翻書好好複習了一遍,答案媲美教科書一般完整)
Q:你在香港的實習做的計畫可以跟我們說說細節嗎?
A:我有簽保密協議,由於還沒發表,不適合說太多。但我可以說一下,我們使用TCGA的資料進行存活分析,使用的模型是教授結合boosting跟elastic net的I-Boost模型。
Q:你存活分析用的資料集是針對什麼疾病的?
A:有很多,我負責的部分是乳癌,但整個計畫不限於此。因為資料集有好幾個不同時間點收集的,所以需要大量的資料前處理,除了merge之外還要處理一堆censored的問題。順帶一提,在香港的實習,因為教授不會說中文,只會說英文跟粵語,實習生也是來自義大利、英國、捷克等各國,所以我們所有的會
議與工作環境都是全英文的,我覺得成長很多。
(突然安靜了一下)
H:欸欸,你那個成績單上啊,有一堆w是什麼意思啊?
A:喔喔,是退選啊
H:什麼是退選啊
H:台大應該是叫停休,還是叫棄修吧,就是會留紀錄那種。教授如果您仔細看的話,我退的都是通識課,因為雙主修課太重。
H:喔喔,那你那個工程概論是通識嗎?(是)應用機率論呢?(是選修,因為教的內容跟數統重疊太多就退了)好,我知道了。
H:那請問,你會吧雙主修修完嗎?
A:不會,我會雙主修資工系,是因為對寫程式很有興趣,但資工系有很大一部分的課程是硬體,或是計算機的架構,我不太想學,也對統計沒什麼太大的幫助。我大四下會把資工系想修的課修一修,但不會修完所有學分。
(又安靜了一下,大家你看看我,我看看你。)
H:好,我們沒有問題了
A:謝謝各位口試老師
結束以後,在考生休息室,看到所辦小姐提著一大袋便當,跟我打招呼,說我最早到最晚走,辛苦欸。我笑了一下,才放鬆下來,心想,所辦小姐人真好,以後如果有上每天看到心情應該會很好~
五、心得
呃,我覺得我有點非典型,不像板上很多考生,充滿幹勁,為了研究所拼命補習、唸書。更多的時候,是我為了短期的目標努力,不知不覺的累積了一些資本,無論是為了轉學瘋狂唸書打好的基礎,或是為了賺錢跑去當研究助理;失戀後不想待在台灣,想跑去國外待一陣子,所以申請的實習等等等。
後來要推甄,有點像是累積了東西,整理整理,就拿去投備審了。
系排也沒有前幾%。資工系真的搞死我,為了不喜歡的軟硬體課一直掉gpa。29%我本來還以為書審就會掛,結果還是運氣有點成份吧?
(啊,考生不像資工電機那麼多也是原因之一吧?)
反正,準備研究所就是一個過程,要像兔子一樣最後再衝刺,或是像烏龜一樣穩定一點慢慢準備,提早半年到終點,都是自己的選擇。但我可能也只是比較幸運吧。
還有什麼要講...喔對了,寒轉上清大但沒去的理由是女朋友在成大...
--
演算法跟資料庫跟硬體沒關係吧,演算法是
數學啊,資料庫還蓋演算法資料結構 consi
stency model,軟體工程,也算是一種純軟
的集大成啊
除非是考慮到硬體模型的演算法,不然應
該是純軟啊
哎呀我有修計組、數位系統跟一堆有的沒的只是沒打出來嘛
多益765都叫做不差了喔,然後海外是香港..
香港是能練到多少英文
111.71.108.42 03/22 09:03 所以我說不差 沒說很好嘛 QAQ
想問統計學位學程書審過關的最低分數,
我想知道自己差多少QQ
我是88。可是,不知道書審過關最低是多少
想問問如果想要對商統有點興趣還建議填
統計所嗎 本人在114 知道這裡的教授幾
乎都是生統跟工統
對惹 你們怎麼是先統計學再機率論 不是
都相反XD
我覺得看學校,政大商統比較強吧。大一統計學是初統啦,機率論包在數統裡教。
推!!
Miss donut~
推跟操行有異曲同工之妙的統計學XDD
樣本平均的三大性質~
推張老師
竟然說任老師的板書是四次元板書XD
其實我覺得他教的觀念很清楚只是真的不
適合考試QQ
厲害推
ridge跟lasso那題有大神能指點嗎
推
樓上不是找一下就有很多了ㄇ
23
[心得] 110 台大資工與資料科學, 推甄失敗分享這是我 110 年度(2021 年入學)推甄申請的紀錄 雖然是去年的申請經驗,還是希望對正在準備推甄的同學有幫助 全都申請台大的資工與資料科學相關科系 只有一間備取而且沒備上、終究算是全軍覆沒 這篇的更詳細版本,寫在我的部落格:11
[心得] 111 數學系跨推電資院心得一、 前言 本身是從非本科系跨推電資類的,版上沒有太多文獻與資料,希 望數學系出生的學弟妹如果未來想規劃推甄電資類的研究所的話可以參考 ,或讓自己心裡有個底知道自己的成績大概落在什麼位置,建議提早開始準 備。10
[心得] 109台大國企乙正取心得【前言】 只是個很廢、沒什麼特別背景,考過轉學考備取一沒備上的考生。看大家的心得文 都覺得大家都很屌,想說也寫一篇當作是回饋(? 【個人背景】 學校系所:旺萊山大學企管系6
[請益] 台大統計碩士學位學程vs資料科學學位學程板上前輩大家好! 想請益大家的建議 小妹本科公衛雙心理,今年推甄統計學程正1,資科學程沒什麼準備面試結果烙賽備2, 也推了公衛生統碩班正2。根據去年遞補情況資科應該是安全範圍。 對資科和統計都蠻有興趣的,本身喜歡Coding>數學。5
[心得] 109統研推甄+考試 心得分享代PO 【背景】 大家好,我是115數學系畢業生,畢業系排6X%,畢業前報考了統研所考得很不理想,全 部落榜,決定重考一年,希望這篇能給猶豫要不要重考的考生一些鼓勵和想法。我大概是 六月底去完畢旅,七月開始準備,考前不斷看了許多過去學長姊的心得文,也從中得到一5
[心得] 清大統計研究所推甄心得1. 畢業系所: 清大物理系 2. 背景: 簡言之,我想利用理學院背景切入商業資料分析領域,所以決定投身統計研究所。由於身 為一個完完全全的跨考生,並且沒有在大學期間修過相關課程,因此我認為如果能推甄就 上了,就可以提早入學,補足我所不足的地方。2
[心得]台大流預(流病),陽明公衛(生統)考取心得〈前言〉 因為公衛的圈子小文章也少,所以過去版上的每篇文對在備考的我來說都是重要的資訊,為了謝謝之前學長姐的幫助,希望自己能透過心得文的方式留給之後的學弟妹考試的預備方向和資訊,祝福大家都能順利考取理想的研究所 〈背景〉 北醫公衛系,系排4X%,有實習,公衛核心能力測驗通過,公衛年會海報張貼,有修專題(主要就是一些資料分析的經驗),無英文證書(僅有過期的GEPT中高級初試),無大專生計畫,無特殊經歷 〈動機〉- 一、 背景:政大經濟系學士 輔系政治、民族 PPESA學程 系排5X% 課外活動: 政大NNIP野村投信金融研究中心校園理財大使