[心得] 110資管所(資結組)、成大數據所考試心得

受惠於本版前輩的資管所心得文，決定留下自己這次考資管所的心得，提供接下來要考資管資結組的考生作參考，另外，我也有報考成大數據所，因為自己考成大數據所時，網路上資訊量非常少，以下心得內文也會提到我是如何準備。

【一. 考生簡歷】

臺北大學統計輔資工，應屆畢業生，系排約50%，TOEIC 720分，有專題未得名，無實習，在校修了不少資工系的必修課程，包括演算法、資料結構、計算機結構、電腦網路、資料庫、微算機組合語言等，大三升大四的暑假開始報名大碩(全數位課程)。

【二. 考研動機】

讀統計、資工系期間，認識了不少資料分析方法，包括統計建模、機器學習、深度學習、資料視覺化的基礎概念，想結合程式，改良設計演算法應用在具體實務上實作出成品，另外，本身對資訊相關技術也有興趣與熱忱，包括資料庫、雲端、區塊鏈、軟體設計開發等，因此選擇報考資管所的資結組。

【三. 成績】

報考校所 計概 資結 英文 統計 審查資料 結果 備註
交大資管(甲組) 76 43 74 — 79.57 備1
成大資管(乙組) 60 63 53 — — 正3
成大數據科學 93 — — 98 — 正1
政大資管(科技組) 68 80 81 — 80.2 進二階 撞成大報到未口試
台大圖資(乙組) 94 — 60 — — 正2 練筆

【四. 時間規劃與分配】

《1. 時間規劃》

‧6月底: 報名補習班，大致了解需準備哪些考科
‧7月初-9月中 : 一口氣看完所有正課(數位)，盡量當場理解吸收，增加讀書效率
‧9月中-11月初: 複習一兩遍課程，可以買台iPad把書本掃描進去，寫考古訂正很方便
‧11月初-1月中: 寫近五年考古並訂正(盡可能找到正解)，上計概、資結題庫班(數位)
‧1月中-1月底: 最後兩個禮拜，利用103、104考古仿考試時間模擬，建立考試臨場感
‧2月初: 考試

《2. 時間分配》

大四上只選九學分，沒課的時間安排，大概是早上10點半起床，11點吃個早午餐，中午12點進學校圖書館自習室讀到晚上11點，我習慣一個人讀，然後回家就吃宵夜放鬆耍廢，大概晚上1點就寢。我的時間設定是讀1小時或1.5小時，休息0.5小時。另外，我有計算自己讀書的時數 (不含數位學堂上課時間)，以下數據僅供參考，讀書時間長短不是重點，重點還是有沒有理解吸收。

2020/8/25 ~ 2021/1/31 共160天
讀書天數: 123天
休息天數 (一整天都沒讀): 37天
讀書總時數 (不含聽數位課程時間，含寫考古時間): 626小時
每日平均讀書時數: 5.1小時

【五. 資管所考科準備】

《1. 計概、資結、程式語言 》洪逸、劉逸(程式語言)

這兩科拿到基本分的關鍵是把老師的上課筆記「全部」搞懂搞熟，其實就差不多了。若想要增加競爭力，有以下兩個部份可以加強; 第一是在計概的程式方面，物件導向最近考得很深入，包括替代法則、Singleton Pattern、composition等觀念都陸續考出，通常這種題目就是拉開差距的關鍵。第二是新興技術知識的加強，額外花時間瀏覽IThome、數位時代等電子媒體，留意資訊相關的新技術，並了解機器學習、資料探勘的基礎概念。

《2. 資料庫、網路 》林偉

老師的講義內容超多，其中包含公職內容，其實不太可能全部看完，因此我的讀法是，了解基本理論後就用考古題去演練，並在訂正時再翻書加深印象，我認為網路相關題目，拿分關鍵是「在多不在精」，讀得深不如讀得廣，例如，不要太鑽研一項網路協議的細節，而是要認識眾多網路協議的用途，因為網路背後的通訊技術包含太多學理，不是在短時間內就能理解。

《3. MIS 》丁祺

這科我上過一輪正課後，十月確定自己不考臺大資管，就完全沒碰了，其實考資結組不報這科是「完全沒關係的」。但是老師會定期舉辦管理組的模擬考(考研前總共3次，每次都會有各科排名和總排名)，其中計概題目出得蠻有水準的，也很適合資結組來做練習，考試人數也非常多(每次都有100多人考)，我認為是很不錯的資源，可以利用模考審視自己的學習狀況也順便了解與其他考生的差距。

《4. 英文》自讀

知道自己英文實力平庸，因此有買107-109研究所英文解答書，來刷台成政的英文考古，另外，我每天也會花大概30分鐘閱讀BBC和CNN的網路新聞，培養看英文文章的速度，並順便了解時事。

【六. 成大數據所考科準備】

成大數據所是非常新的所，只有3年份的考古題(107-109)，一定要做完所有考古並訂正，以下是我今年考完後，對各科可以再加強部份提供的建議。

《1. 計概 (含資結)》

準備好資管所的計概和資結，這科大概就可以拿到70-80的基本分了，剩下的分數通常和資料分析、機器學習相關，如果平常在學校課程有在碰資料或參加資料分析比賽的經驗，寫起來會很順手，譬如今年考了overfitting解釋、資料遺失值處理、Strong AI vs
Weak AI等。其他的參考資料，我推薦臺大李弘毅教授的機器學習線上課程，如果能跟著課程手刻程式實作，會有更大的收穫。

《2. 統計學 (含迴歸分析)》

這科我沒有補習，統計學的部份算是吃自己大一統計學的老本，較難的無母數和機率論到目前為止都還沒考過，但也要多少去認識，而迴歸分析我是看交大統研黃冠華教授的OCW課程，並且會在每堂課都做筆記，理解觀念和熟悉相關公式後，最重要的還是刷考古，因為只有3年考古導致練習量不足，因此我有另外找其他統計學的考古來做練習，包括成大統研統計學105~109、臺大工工統計學108~109、臺大統計學程統計學107~109，其中成大統研考古尤其重要，因為這所其實也就是成大統研。

【七. 結論與感謝】

以下列點式說明這次考研的心得結論
1. 考古題一定要刷好刷滿，不要堆到後期才開始寫，會因為匆忙無法好好訂正
2. 有「完蛋要重考」的心情實屬正常，我到踏進考場前也還是有這種心情
3. 不要有信心已經準備充分，因為書是不可能讀完的，讀到最後一刻就對了
4. 不需要報太多間學校，把火力集中在想考上的校所，結果會優於亂槍打鳥
5. 務必核對准考證號碼，考成大數據那天就有遇到監考在雷，發錯其他考生的答案卷

感謝神明的保佑，感謝父母的金援，感謝戰友相互激勵與鼓勵，感謝自己撐到最後!

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