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🌳線上課程介紹：使用 Python 進行統計分析學習課程
本課程目的在透過深入統計學和資料科學的真實世界，為你的成功定位。
✅ 透過真實世界的範例來學習: 我們將完全專注於應用統計學，而不是坐在那裡閱讀數小時的理論內容，並努力將其與真實世界的問題關聯起來。 學習理論，並立即透過 Python 將其應用到常見問題上，從而獲得超越所需的知識和技能。
✅ 專注於展示的結果: 處理數字很容易，並且很快成為使用電腦而不是人工的領域。 人們的技能是解釋和視覺化的結果，所以我們重點關注這一點，整合視覺輸出和圖形探索在我們的工作流程。 此外，額外的紅利內容，以很棒的方式以調整視覺效果的報告，文章和介紹，這樣你可以從人群中脫穎而出。
✅ 最新的工具和工作流程: 這裡不是學校，我們不想花幾個小時用手工方式打磨解決問題來做做強化學習。 不，我們將使用最先進的技術和程式庫來解決我們的問題，利用最新軟體版本的功能來使我們儘可能高效和高效。 當這個產業已經如火箭般發展時，不要重新發明輪子。
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高效的學習方式
~課前預習+課堂討論與練習+課後複習或應用
若從學習理論的角度來看，老師講授能力太好，會讓聽課同學誤以為自己全都懂了，其實並沒有．人腦中有一種滑順機制，讓人以為聽得很順暢的事情，自己就已經懂了...
不能只是講授，還要演練，交叉討論，
才能夠揪出那些光是講授無法發現的問題點。
老師太強，往往教不出青出於藍的學生。
老師不用太強，甚至丟難題為難學生，讓大腦燒起來即可。重要的是訓練大腦，活化大腦，不一定是記憶資訊。
真正高效的學習方式，上課前學生要先預習課程進度，上課時老師透過演練和對談的方式和學生互動，揪出問題，引導學生找出解答，然後再演練，確定了解。
下課後，自己要複習課堂掌握的重點，最好能在生活或工作中小規模實踐，直到內化成自己的血肉的一部分為止。
光學不練，始終是老師的東西。
打造自動化學習系統(線上版)
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每次下定決心要專心學習時，總會有事情讓你注意力無法集中？
大家都認同學習很重要，但實際執行起來卻是困難重重：
●每次想學新東西，書也買了，課也上了，但要實際應用時腦中卻總是一片空白！
●學了好多年語文，背了各類文法片語，但關鍵時刻卻總是說不出口、寫不成句！
●面對考試明明準備很久，但拿到考卷卻總是毫無把握，認真拚搏卻依舊摃龜！
很多人都把這些問題責怪是自己缺乏天份，毅力不足，或是年紀大了記憶退化、甚至是家人總是在自己要用功的時要你吃水果(?)......
但根據近年的腦神經科學與心理學研究，這些都不是最核心的因素：人的大腦具有後天可塑性，而且可塑程度極高！那決定天才與專家與凡人的關鍵，其實是 #學習效率！
我們在學習新知的時候，很常會認為用功苦讀，把一字一句都看完是最佳的解法，但這樣的效率其實是很低的。
Bryan曾是個仰賴「勤能補拙」的學生，深信只有懸樑刺股地苦讀是唯一正途。但在大三那年，因為一門重要科目被當，差點因擋修而延畢。
這時候，班上一位資優生的話點醒了Bryan，讓他發現自己的學習方式有漏洞，進一步開始升級大腦的作業系統。
後來運用了一些做法，即使還是同樣一顆腦袋，花費同樣的時間，但卻產生了連Bryan自己都驚訝的結果：
首先研究所考試大獲全勝，大四平均成績首度站上80大關，研究所論文成績突破90！進入職場後戰果繼續持續：PMP（國際專案管理師證照）只花三週便高分通過，另外準備三天便通過微軟MCP專案管理認證，並且拿下全球最高分（即滿分）的成績。
這場線上講座，Bryan將以個人的親身經驗為基礎，搭配國際上關於學習理論的新發現，為聽眾整理成清晰可執行的系統化步驟，目標是讓你隔天就能實踐自己的學習計畫，進而掌握新領域的知識與技能！
>>https://bit.ly/3fyEpvu
#podcast #第一性原理 #教育理論
學習這檔事與我們的認知習習相關，畢竟要先有認知，才有可能學習。
因此學教育的人也必須學習認知心理學－－理解腦神經的運作。
在這當中，小戴認為衍伸出來最重要的理論就是「先備知識」了。
它經常可以使用在我們的生活與工作上……
● 心理學稱作「基模」的先備知識 00:16
● 腦神經運作的基本原理 07:00
● 提高學習效率的基本方法 12:25
● 先備知識的應用 14:34
● 第一性原理如何提高學習效率 25:46
✒️前往閱讀本篇文字稿 https://moke.tw/talk/podcast-s2ep14/
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📚 延伸閱讀
基模 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9F%BA%E6%A8%A1_(%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%B8)
大腦好好玩S02E10 https://www.mirrormedia.mg/story/20200827cul001/
小戴教你畫心智圖 https://www.youtube.com/watch?v=86uYepAGJCk
Stock music 由 AveCoo, Audiostation, HomulusTunes / MotionElements.com 提供
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