▎交通沉痾代價痛,工安改革何時動?
台鐵太魯閣號遭包商工程車滑落撞擊的意外,造成台鐵史上最嚴重、目前共51死178傷的火車事故慘劇。事發至今一天有餘,第一時間全國上下都以救災為先,共同為傷者與罹難者家屬祈禱,也為不幸身故的死者默哀。
但國人也要忍不住質問,這樣的悲劇是如何發生的、誰該負責?如何減少未來再次發生意外的風險?
一個包商工地主任的「無心疏失」,卻釀成如此大規模的傷亡事故,難道其中沒有任何管理問題與系統性風險該檢討?
檢視整起案件背後的問題以及各方提供的資訊,虹安發現這起火車事故背後實在有太多被忽略的結構性沉痾與原本可避免的問題:
1⃣️廠商紀錄不良、工安品質堪慮:
台鐵發包廠商「義祥工業社」的負責人李義祥過去已有諸多不良紀錄,包括2007年涉嫌圍標自強外役監鋪設琉璃鋼瓦標案、2008年違反政府採購法被花蓮地院判刑6個月易科罰金、2014年偽造承包工程當中用以維護工安的圍堰照片及施工日誌,今年2月才三審定讞被判有期徒刑6個月,以及2014年其員工駕駛疑似故障的工程車而跌落山谷身亡。但這樣的公司負責人卻在5年來透過不同公司名稱(義程營造)拿了政府金額高達2億元的19個工程標案,義祥工業社5年來更有15筆違規開罰紀錄。
#為何這樣的問題廠商還可繼續承包政府工程?
#政府的稽核與評鑑機制是否已經失靈?
2⃣️鐵路局監督與品管責任勿逃避:
無論是以國家治理責任或企業管理QC品質控制的角度檢視,儘管今天出問題是承包商,包括監造都有責任,發包與管理稽核的鐵路局又怎可卸責?竟然還傳出台鐵內部有幕僚建議將責任推給承包商和監造商,以降低台鐵的責任與負評等訊息,人民絕對難以接受!
台鐵應該嚴正面對自己的管理疏漏並大刀闊斧改革。舉例來說,有曾擔任工程品管人員的網友在PTT撰文指出,由於政府評鑑流於形式、中小型維修工程案利潤低,業界管理能力和安全紀錄好的營造廠不太會投標這類小工程案,因此大量工程流標後,時常又會回頭放寬審核標準,導致承作廠商品質參差不齊。而勞安及安全衛生管理費用編列佔比也過低,更遑論進階安管設備的編列。
#台鐵是否有針對各個工程案件的工安品質做好把關?
此外,造成此次事故工程車所屬的「#鐵路行車安全改善六年計畫」,該工程標牌顯示今年1月20日就該完工,卻產生延宕狀況施工至今,是否有廠商趕工鋌而走險造成風險管控失靈?台鐵指出是因水土保持問題申請展延,但就連展延申請程序都仍在進行中,為何仍可施工?難道台鐵都要推說這全是承包商的問題?
3⃣️台鐵局長無人敢當,徒增管理風險?
自從2018年普悠瑪號事故發生後,台鐵局長換人做,而前任局長張政源今年1月14日退休就由交通部次長祈文中代理至今,這一代就是三個月,至今懸缺。根據媒體報導指出,台鐵因為事故危機不斷,局長人選不但沒人敢推薦,更沒人敢當!然而無人敢領導、推託怕事的態度,就能讓意外不再發生?還是反而造成風險的增加?台鐵人事任命的延宕與推諉不前,這個政治責任請問是誰要來扛?還敢說有政府會做事?政府到底在哪裡?
#沒政府敢扛責?
相關問題可能還有很多,有待大家共同討論與挖掘。虹安在這裡想就目前看到的情況提出簡要的建議與解方:
1⃣️ 落實廠商品管、工安品質重新檢視:
當政府體系保護自己、保護廠啇,都不得罪人就都不會真正面對問題。嘗試把問責推給法律,但司法是「無罪推論」,除了蒐證不易,官員更不會積極尋找罪證,以免牽連自己的責任。最後當法院無法判罪,厰商就可以號稱「還我清白」,繼續投標、承包政府的工程標案,也持續放任工安風險蔓延。
台鐵以及行政院公共工程委員會,應限期內提出過去十年內有有紀錄不良、工安問題或有訴訟爭議之政府工程得標廠商名單,甚至是換個名字就捲土重來投標、承作政府案件的不良廠商名單,都應該要逐一檢視並重新審核,並徹底稽查進行中工程之工安及工程品質,以維護國家公共工程品質及人民生命財產安全。
2⃣️ 職安與工安風險態度的檢討與落實:
我國已是發達經濟體,但多次的事故意外不斷發生,顯見台灣營造產業對於工安意識的輕率亟待改進,包括我國的《職業安全衛生法》當中稽核措施與罰責過輕、職安人員待遇不足且不受工地友善對待等問題都持續為人所詬病。
台灣的營造設計法規與安全要求,到了工地現場變成一份份需要簽名與打勾的文書表格,但究竟有多少真正落實?此次意外,無論是學者專家或相關從業人員都指出 #肇禍工地旁未設置安全圍籬 是一重大疏漏。即便台鐵指出在圍籬安全和防護設計合約都有規定要做,但承包廠商就是沒做,竟還曾是有圍籬造假前科的廠商,一再知法犯法、相關條文形同虛設,為何台鐵與廠商對於安全設施的落實與稽核如此漫不經心?
當年普悠瑪案提出的上百項改善計畫,今天又落實了多少?
一時貪圖方便的心態「車子停這裡一下沒關係」,在缺乏有效規劃的安全管控措施下,就輕易引發死傷如此巨大的災難。我們從工安意識的提升到相關法規的檢討落實,還有非常多要努力。
3⃣️ 安全措施的增加與落實:
此次意外後,許多人舉歐美或日本的工地安全及現場管理為例,認為台灣應可效仿,包括制度面的日本 #職業安全衛生管理體系,有效降低了一半的事故死亡率、全員責任式管理機制與重度的事故罰則,到器物面嚴格規範的現場施工設計與工地周邊安全防護等。勞動部早在2018年就有相關研究報告指出仿效日本工程安全輔導做法,可有效改善我國營造業工程安全、降低職業災害。
回到此次意外當中的情景:
a. 台鐵對於鐵道周邊沿線的淨空以保障行車安全負有明確責任,那麼靠近鐵軌的工地及道路邊坡,是否有規範停放各類車輛、工程物資如何堆放及危險物品放置處的明確規範或禁令?
b. 台鐵對於鐵路周邊工地現場的實時監控顯有不足,未來包括台鐵與行控中心的聯絡,是否能運用大數據資料與AI管理,交叉比對各項即時數據與影像,掌握列車行進時周遭工地的動態並回報給行控中心與列車駕駛,增加風險管控程度與駕駛反應時間?
c. 對於學者建議台鐵應效仿日本鐵路及我國高鐵在特定路段設置異物入侵系統警示來車,政府是否願意採納並儘速編列預算?
d. 此次意外傷亡巨大,有意見指出可能為緩解疏運需求而增加販售站票有關,太魯閣號每節車廂至多15名站票,意外發生時站票乘客遭拋離受傷風險更大,未來是否重新檢討站票販售機制?
以上種種從注重工程安全意識的重新建立、工安稽核與廠商品管制度檢討到鐵路及工地安全措施的增強,其實有許多都是長年累積下來的積弊陳痾。一次次的慘痛傷亡不斷提醒國人,我們還有很多事沒做,或者沒有做好。
虹安誠摯希望,我們不該一次又一次經歷這樣慘痛的教訓、付出如此多珍貴的國人同胞性命,卻一次又一次在輕忽風險、疏於做出改變當中等待下一次悲劇降臨。
願罹難者安息,也持續為生者與家屬祈禱。但在祈禱以外,我們還可以做得更多、做得更好。
當救災告一段落,檢討與改進的腳步刻不容緩!
#文長因為語重心長
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AI人工智慧正在改變你我的醫療行為
2021-01-07 14:39 聯合新聞網 / 常春月刊
本文摘自《常春月刊》454期
文/鍾碧芳
近來,數位科技正逐步與醫療緊密結合,試圖將人工智慧的發展應用在醫療上,這在21世紀第二個十年當中是最被看重的一環;經過多年的應用測試下,如何透過人工智慧讓醫療變得更安全、錯誤更少、更精準,又能在最短時間內處理並解決病人的資訊,讓醫療效果更高、費用更低廉,是所有醫療領域最迫切得到的理想目標。
臺北醫學大學附設醫院(以下簡稱北醫)近年在院長陳瑞杰的領導下,積極導入智慧醫院,他認為在進行人工智慧前,全院數位化是必經過程。「這幾年北醫團隊在數位化的建置上已經趨於完整,無論從掛號、報到、繳費、加護病房,甚至到給藥系統等,都可見人工智慧(AI)的蹤跡,能提升整體醫療服務與照護品質。」
動脈取血栓,延長腦中風黃金救援時間
數據是人工智慧很重要的基礎,透過技術能達到過去做不到的部分,陳瑞杰舉北醫的急救為例,以前腦中風的患者必須要搶在6小時內注射靜脈血栓溶解劑;但在數位化後有了革新,現在可以擴大到在24小時動脈取栓治療,等於是用更科學的方法找到更好的治療成效。
北醫所運用的是以電腦斷層或核磁共振影像,加上電腦自動分析軟體(RAPID)來了解病患的腦中風狀態,依此得知患者腦內壞掉組織後的存活機率,如阻塞的範圍、大小等預測。這彌補了過去光靠時間來判定病患狀況,讓醫學治療的路徑產生改變,在北醫,這樣的案例已經執行了50多例,成效良好。
重症照護平台,提早預測敗血症機率
而由北醫自行研發的「TED- ICU AI重症照護平台」,則能自動蒐集、整合、分析重症病患的生理數據,讓醫師與護理人員能即時掌握各項病歷資訊,這不但能省去醫護人員填寫資料的時間,讓醫療團隊更有效率專注於照護工作,透過大數據的分析與AI演算模型平台的建立,還可計算病人得到敗血症的機率。
陳瑞杰表示,對於加護病房內常見的幻覺性疾病「譫妄症」,也能提出預測及解決方法,達到及早發現提早給藥,舒緩病患的不安,也能降低死亡率。
智慧藥盒,安心用藥零風險
當然,AI技術運用的範圍不只限於醫院端,於病人端同樣也能得到好處。陳瑞杰說,北醫於2018年底所引進的智慧藥盒,是專門為慢性病與長者量身打造,對慢性病患或長期獨居的長者,智慧藥盒能提供很大的幫助。
北醫的智慧藥盒系統能存放400種以上不同的藥物,各自有其專屬的RFID,當機器收到病患用藥資訊之後,會將正確藥品掉落在藥盒之中,再利用影像辨識系統,依據藥品的大小、形狀、色澤與反光度等資訊進行比對後再進行包裝,接著再由專任藥師進行複驗,可達分錯藥的零風險。
智慧藥櫃,提升藥品管理效率
此外,在醫療照護方面,北醫也打造了智能藥品庫存管理系統。陳瑞杰指出,目前北醫的智慧藥櫃與自動化藥局能夠清點全院的藥物,無論是加護病房或全院一般病房內,都全面建置智慧藥櫃(ADC),能依照醫囑與藥師覆核後,給藥時由護理師直接到病房藥櫃就能取藥。
這讓取藥變得更為精準,能減少人員的疏失,讓拿錯藥的機率降低為零,同時也因為將常用的藥物做了分類,清點藥物時,也能達到百分之百的準確,庫存可降到最低,不只精簡流程,也節省了每月的盤點人力。
數位治療需達到精準預防的效果
隨著大數據的整合日趨重要,過去許多疾病必須花時間找答案,現在已能透過數位治療加以實踐,就像過去認為高血壓的藥物必須一天照三餐吃,但經過資料收整研究後發現,一天吃一顆,效果一樣好,加上不會忘記,用藥順從度提高;但是每天一次是早上或晚上吃比較好,某些藥物如中風、血壓藥,若能放在晚上吃,不僅藥量可以減少,效果也比白天吃來得好。
陳瑞杰認為,雖然目前國內人工智慧仍處於研究與開發階段,醫院端運用最多的仍在於X光影像處理與加護病房等,但要真正達到精準醫療,進而提升到預防醫學上,仍必須要收集更多的資料。
比如預測癌症的發生,必須要思考病患的基因與環境表現,他形容這兩者就像命與運;醫院端需要靠病患提供生活端的資料,唯有收集的資料正確,才能得知藥物對病患的使用效果。
而這些都是數位化與人工智慧結合後,能看到對病患端的好處,當然在醫院端方面,也因為數位化後,不只醫療供給、醫療服務或治療上都會越來越精準,再往上提升,自然就能做到精準預防。
數位孿生概念,是智慧醫療的願景
不過陳瑞杰感嘆,目前雖然科技進步,但對於人工智慧所需要的數據端資料收集與應用上,仍有很長的路要走,不僅是法規、資安、隱私等問題都有待克服。到目前為止,人工智慧在智慧醫療的應用仍限於輔助工具,如何將醫界與病患的資料作串聯與系統性的應用,仍是最大的難題。
他提及,軟體工程師、PTT創辦人杜奕瑾董事長所推行的聯邦式學習,或許是很好的思考方向,不但能將去中心化的醫療資料與數據有效串連,也能給予醫療足夠的AI資料應用,同時又能保有醫院本體的資料自主性。
此外,他認為未來人工智慧結合智慧醫療的願景,應該會朝著「數位孿生」(digital twin)的概念走,白話一點說,就是能在茫茫人海中找到跟自己很像的孿生兄弟姊妹,幫助自己看到未來的樣貌,或疾病的過程,提供自己老年後的參考。但一切都必須有數據,累積的越多,自然就更準確。
未來,人工智慧與智慧醫療結合將有無限可能,不過陳瑞杰認為現階段最重要的是,如今北醫已經將手邊的資源做最大的利用,畢竟醫院的價值與品質同樣重要,而數位化、人工智慧都是工具,用來達成全人醫療為核心的目標,如何做到「視病猶己」才是目前最需要努力的方向。
資料來源:https://udn.com/news/story/7016/5155255?fbclid=IwAR2cH3OfnaDPpuR0Y43YltxyJNcPbAxKDbMdAwCBixIemq6FfbX8vGP89dw
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【沒能實現的高雄智慧治理,在防疫中發光】
前年,陳其邁 Chen Chi-Mai 在高雄市長的競選期間,提出「#智慧城市」政見,包含「AI發展」,「工業4.0」等內容,期間,也曾請教PTT創辦人杜奕瑾(大林蒲人)等產業人士。然而,在選舉期間卻遭到韓粉圍攻,最多的意見是「高雄沒有條件」等等。
相對的,韓國瑜主推的「水果賣出去、中國客進來」等經濟政策,雖被吹捧上天,但實際證明,加起來約佔高雄產業產值約2%的農漁業與旅宿餐飲業,對推動高雄經濟轉型,就像用手推F1賽車在賽道上跑一樣,不但沒讓高雄發大財,還造成一年後高雄經濟遠遠落後台灣其他區域,反轉重挫。
而陳其邁進入內閣後,他把過去為了競選高雄市長的各種準備,運用在國家治理上。蔡英文政府組織的內閣有一特徵:在不用費時改組部會的情況下,進行了任務編組,陳其邁除了副院長外,是首任全國資安長,和首任「數位政委(部長)」唐鳳等人緊密合作,在近期的政府數位化、資訊化上擔當重任。
隨著武漢肺炎從中國入侵全世界,台灣快速的應變,獲得全世界除病毒祖國中國以外的肯定。上週,JAMA(美國醫學會期刊)便刊出史丹佛大學副教授王智弘的文章:〈台灣對新冠肺炎的應變:大數據分析、新科技和主動檢疫〉。文中肯定台灣的「#科技防疫」措施,包含:
1.利用 #大數據分析,在一天內串連健保局、移民署、海關資料庫,依據民眾旅遊史,臨床症狀等提供警訊,便於掌握高風險者。
2.利用 #新科技 如:二維條碼、旅行史、臨床症狀等線上資料,設計入境檢疫電子系統。旅客掃描QR Code進入檢疫系統網站,輸入健康資料,系統根據過去14天的旅行史,立刻對旅客的感染風險分類。航班抵台後,簡訊自動發送健康申報憑證到旅客的手機,讓旅客入境時,即可出示手機憑證畫面,快速通關。對於高危險族群,則利用手機進行追蹤,確保他們在隔離期間待在家中。
3.#主動擴大社區篩檢,針對流感併發重症、但檢驗為流感陰性者重新檢測,也確實抓到確診者。而民眾也可藉由疾管署專線1922,主動通報可疑案件,或詢問防疫對策。
此外,在傳遞訊息、管理邊境、防疫資源如口罩等管理、以及教育與經濟等政策因應上,都令人印象深刻,因而作者以:「台灣的案例,顯示了一個社會要如何快速應對危機,並保護其公民利益」來肯定台灣防疫的成果。
在導入「科技防疫」的過程中,陳其邁在協調整合各部會上扮演了重要角色。例如文中提到的入境大數據檢疫措施,陳其邁在年初就是相關措施的主要協調者,讓台灣早於各國對中港澳旅客進行了嚴格管制。
在防疫物資管理部分,除夕這天,陳其邁就和經濟部長沈榮津開始制定口罩生產與配發控管計畫,並且在農曆過年假期間的會議中,提出禁止出口同時提升自主生產的方案,之後,在唐鳳督導下,和民間軟體工程師合作,快速建立了「口罩地圖」,陳其邁也繼續與唐鳳討論改進實名制口罩發放,提出運用大數據,結合健保資料庫、健保藥局分布,以及這段時間累積資料,分析口罩發放熱點來改進口罩的配售方式。
陳其邁也邀集了醫藥、科技、人工智慧等領域專家,包含他參選市長時就諮詢過的杜奕瑾,來討論新藥生產,快篩試劑,疫苗研發的作為。這些跨領域的專家,進行的合作包含:透過機械學習,進行現有藥物與病毒分子表面結合的模擬篩選,以加速臨床實驗。透過大數據分析,模擬疫情趨勢,協助地方政府落實掌握居家簡易情形。
也就是說,在台灣防疫工作中,陳其邁負責了統籌後勤,以及協調技術人員的重要責任,讓一線的指揮官有情報可讀,有子彈可打,並能做出更精確的判斷。
當然,看到陳其邁運用他念茲在茲的「智慧治理」,妥善分配了各項資源,並達成防疫的「技術升級」;看到他在過年期間仍然天天堅守崗位,並未落跑擅離職守(當然也就不會上演銷假趕回的大動作戲碼)。就不禁令人想起,如果是他選上高雄市長會如何?
至少,現在我們知道智慧城市不是一句口號而已,更知道高雄需要的不是喊喊口號譁眾取寵,而是一位盡心研究家鄉問題,充分做好準備的領導者。
期盼很快的,高雄能真正迎來一位全時全心付出,不會隨便落跑,而是真正了解這座城市,愛著這座城市,有能力改變這座城市的市長!
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小弟未來想做大數據分析-機率工程相關有關的工作有幸上了"4中碩其中2所" 一間是統計系(一般統計系修的課程) 一個數學系(大數據組: 大數據組:迴歸 ... ... <看更多>
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人家就說他考上數學統計研究所
推文偏要叫人填資工
是看不懂問題嗎
※ 引述《winter7531 (E04)》之銘言:
: 小弟未來想做大數據分析-機率工程相關有關的工作
數據分析 跟 機率工程 應該不算同一門了
現在數據分析正夯各校各系都在 DS、AI
如果只是想做做分析應該隨便選都可以
一堆科技廠、傳產、醫院、金融業都開很多相關缺
有點氾濫,所以不太需要擔心找不到工作
讀數學統計的已經算本科了
管院學生都自稱會 DS 會 AI 也能找到相關工作
機率的話,先預設你要往博弈業走
沒記錯的話好像也不需要太深的機率論背景
然後心臟要夠大顆吧
畢竟這行業很有可能踩在法律的灰色地帶
但如果往很深的理論鑽
可能要找一下做機率論、隨機過程的老師
這些老師可能在純數組
: 有幸上了4大中碩, 其中
: 一間是統計系
: (一般統計系修的課程)
: 一個數學系
: (大數據組: 大數據組:迴歸分析、資料分析與R語言、數據與矩陣計、
: 應用統計、數據科學、人工智慧與深度學習)
有四大就去四大
第一份工作看履歷還是先看學校
很多公司起薪也有差
如果系上沒有開某些你想上的課
變通一下
去外系修就好
如果老闆不願意讓你去修外系的課
旁聽或是線上資源應該也不少
小弟以前讀數學所
理論在系上修
應用就去外系上課
課名都有數據分析、機器學習
但內容差很多
然後當時沒找到適合的深度學習課程
就買 coursera 吳恩達的課程來聽了
不過現在 DS AI 那麼夯
教授們也都爭相要沾一邊
因為是當今顯學,科技部計畫也比較好過
所以應該蠻多老師都有相關的題目可以做
: 但是不知道哪個在求職上比較好找到相關的工作?
: 大學非相關本科系
: 感謝!
去實習個人覺得蠻有用的
多了解業界生態、跟學界差別
當然多個經歷履歷也好看很多
但我覺得還是心態重要
做數據分析也好、軟體業也好
如果沒有時時刻刻鞭策自己學新技術
就算是讀本科系、讀資工系、讀台大
只圖份工作的心態
會讓你的程度永遠停留在碩班畢業
電影三個傻瓜有一句話聽起來很像在煉蠱
但我覺得很受用
「追求卓越,成功就會跟在你背後」
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喔對了
以前在學校時
都會嘴說我們讀數學讀統計
對理論和數據的見解會比其他課系強
又會寫程式
是這類工作的天選之人
這部分有兩大迷思要來破解:
1. 業界很多都套模型而已,甚至你的論文也很有可能只是調調參而已
真的要把理論用在工作
所以理論邱到爆 和 有基本概念、不要亂用模型
工作效益基本上是一樣的
真的有幫助的還是學其他技術(SQL、API、Docker...哩哩扣扣)
雖然我也是工作後才學
如果你不認真看論文讀理論,上面講的技術又不會
那真的只是在嘴秋說給自己安心的
不過相反的,你有比較深的理論背景,技術也有學到位
那優勢會多很多
2. 如果只是 R 一行一行跑,或只開 jupyter notebook 寫 python
那不叫做寫程式
有部分數學統計背景的喜歡 hard code ㄧ個 script 到底
認真說,充其量只是把程式語言當高階計算機而已
寫程式還是得了解那個語言的特性,稍微知道 package 怎麼實作出來的
很多技術都不了解不懂得使用
才是被人詬病的主因,跟科系其實無關
這也是為什麼板上很多人講:唯一支持資工系
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有講錯再請大家糾正
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廢文局 Bureau of Nonsense
服務項目:金曲點播戰南北戰學校戰男女不知所云耳包耍基歌曲導唱帶風向反串名著導讀
做白日夢生日討拍誇大不實卡通懷舊消夜文犀利嘴砲吊書櫥故意錯字討論串續命買曝光度
局長:chshh1515 副局長:a234john168 人資主任:dweabybnye 高級幹員:tnfsh5566
特聘僱問:balahaha 打掃阿姨:heygoyours 希望之星總召:lovechen239
*~~~誠摯為您服務~~~*
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