田野工作(fieldwork)是人類學研究方法的核心。隨著「做田野」成為學校社會科學領域乃至業界諸如市場調查分析與使用者經驗研究等範疇時常見的詞彙,田野裡人際互動與社會關係的建立與經營之道成為重要的議題。在 新作坊 的這篇文章,帶我們看到,進入田野後產生的不只是「約訪」、「做訪談」的研究者與被研究者關係。對於與當地人接觸互動如何「觀」與「察」以蒐集觀察田野調查資料與分析,生活日常「聊天」具有重要的意義。
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一直往學術社群中走去,人類學逐漸不再是大家沒聽過的神祕概念,但「聽過」仍是基於某種既定印象,例如「人類學家不寫paper,只寫小說」。也經常有人說,我們做研究的時候不像在做研究,沒有穿著白袍、沒有使用結構嚴謹的問卷、沒有拿著高科技儀器(頂多就是相機、錄影機、錄音筆),通常只有一本筆記本、一支手機、或什麼都沒有,好跟「報導人」(研究參與者)好好聊天,或一起從事他們正在做的事。
事實上,「聊天」這個與人群互動的方式,並非專屬於人類學學門,但民族誌式田野工作中的「聊天」,確實有其特殊功能與邏輯。人類學家/田野工作者以自己作為「研究工具」,用「聊天」創造一個符合真實人際互動的情境。
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我們經歷了一個「建立關係」的過程,包含共食、共飲、共作(例:下田),及生命禮儀的共襄盛舉(例:慶典)與陪伴(例:喪禮)。其中,「聊天」串起了這其中所有的人際互動。大家圍坐分享食物、飲料,一邊暢聊的場景是部落中最日常的活動。在幾次這樣的場合上,部落長輩對我說:「妳想問什麼就問吧!」他們知道我「研究者」的身份,怕「浪費我的時間」,和藹地建議我善用時間蒐集資料,但這並非我出現在那些場合的本意。某一次我回應:「今天是想來陪大家聊聊天、聽聽故事,也學習大家重視的事,沒有特別要問什麼啦!」長輩們聽完後,表示認同與覺得受到尊重,有人直接說:「這樣說就對了。」
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在剛進入田野的階段,很多時候「聊天」的用意並非獲取研究資料,而是傾聽報導人希望訴說的個人想法、故事、日常生活遭遇的困難、想吐的苦水等等。報導人與田野工作者的關係,到後來往往不僅止於研究者與被研究者,而是在真實的人際互動中找到連結。臺東大學團隊到部落參加喪禮時,我們往往跨越了「研究者」或「觀察者」角色,到場的目的不是記錄,而是致意與陪伴,希望為喪家帶來一點走過悲傷的力量。
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臺東大學團隊藉由「聊天」接觸部落不同群體,逐步拼湊出部落生活的樣態。倘若沒有這些深入、個人化的連結,很難真正掌握田野地或研究社群的脈絡,也難以找出應該被討論、卻易被忽略或被認為是不足為外人道的議題。因此面對報導人的信任,田野工作者有保護他們的義務。若「聊天」的內容成為研究資料,對其之保存與使用將份外謹慎。
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經由多次聊天,感受出部分部落成員對於外來者跑來學走他們的文化與知識未必有好感。他們更想知道的是,這些(似乎)握有更多文化、社會、經濟資源的學者可以對部落有何貢獻?同樣地,對話過程中發現,「共學共作」、「把主體性還給部落」等希望凸顯部落話語權與能動性的論述,也不必然獲得部落一致認可,反而有聲音期望我們帶著明確目的或問題意識,直接告訴他們該做什麼、怎麼解決問題、如何有成效。
此種情況下,「聊天」被理解為田野工作者們還在不清楚狀況的階段。我們認為釐清「他們想做什麼」是不可或缺的第一步,但他們期待的是我們提出「我們想做什麼」。因應這些反應,田野工作團隊持續與眾多不同年齡、立場、背景的部落成員溝通、討論,藉此聽見不同聲音,也讓不同群體覺得受到尊重,增加計畫的公共性、正當性、參與度、包容度。田野工作者們長期在部落走動,參與各種日常生活中非正式的互動,不急著解釋或提解決方案,而是傾聽部落說出自己的看法或提案,讓他們慢慢感受到誠意,並理解我們工作的步調與邏輯。雙方已逐漸磨合出共識,而這場「聊天」馬拉松還會繼續。
(引用自:https://www.hisp.ntu.edu.tw/news/epapers/86/articles/314)
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🙌 那些 <<資料科學領航者論壇>> 分享不完的 Q&A
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9/16 週四晚間的直播論壇結束了,超級感謝數百人參與,一起來交流這些 #資料科學職涯 中的大小事。
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當天其實我們各個老師都很認真有準備一些筆記,希望能全面回答大家在報名活動時提出的職涯相關疑難雜症,但後來可惜時間不大夠,所以我決定把一些我有準備的筆記但沒在活動中提到的部分用圖文整理出來。
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因為篇幅有限,我整理了其中有三個問題
Q1. 文組要如何跨進資料科學領域當(商業)資料分析師?(當下有回答,但我想補充一點細節)
Q2. 請問新人該去 AI 新創公司還是大公司的 AI 部門,比較可以有紮實的訓練?(這題因為時間不夠,我當下沒有回答,所以在這裡補充一點點我的觀點)
Q3. 想請問 Irene 老師 KKday AdTech 如何運用資料科學決定廣告相關決策通常會使用的 metrics 以及資料科學方法有哪些? 謝謝
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我發現藉由這次的職涯論壇活動,好像也帶給我滿多靈感可以再結構化一些實務經驗來分享給大家,所以之後再請大家拭目以待🙌
#資料科學 #資料科學職涯 #資料科學家 #職涯規劃 #職涯探索 #資料分析師 #hiskio
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現在學習知識的渠道越來越多,無論對於零基礎或是有經驗的工程師,想要持續成長應該看書還是看影片來的更有效率呢?
主要會和你分享我過去從新手到資深的過程中,如何持續保持進步及學習的經驗
也許這個經驗可以幫助到你,也歡迎留言和我分享你的看法
相信彼此分享不同的學習見解,能讓對於想要更精進自己程式開發功力的人有很大的幫助
===章節===
00:00 哪一個有效律?
00:36 寫程式如同寫作
05:14 書是最便宜的資源
10:14 折扣碼操作示範
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(成長思考)
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context switch 是降低效率的絕大因素之一,所以工程師真的是比誰都討厭被隨意打擾!!
每次中斷思考後,當我要重想問題時只會花更多時間,如果可以,請先將你的問題透過有效率的方式記錄,也可以安排時間討論,增進彼此的效率
當然,除非你的事情十萬火急
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## 影片觀看說明
由於問題較多,大家的問題也可能是你的問題,建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區,找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分,會比較有效率哦
本影片 Q&A 留言是抓取
【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一次蒐集 Q&A)】https://youtu.be/BGaDN9wxbKE
## 影片中提到的專案
簡單用 React 撰寫的留言爬取篩選功能,可以自己抓去玩
https://github.com/niclin/youtube-comment-filter
## 問題總匯
00:00 開場
01:26 QA-1 - 林天寸
一直很喜歡妳的頻道,不單單是因為工程師,當然也有部分原因是自己也是走工程師這條路的。
前一年2020年開始,其實是我剛轉職工程師的第一年,在滿多地方都遇到不小的問題,在troubleshooting上面也是有許多瓶頸的。
後來除了白天上班,下班看書跟休息,偶然間看到你的影片[工程師如何自我進修],才開始慢慢用計畫的方式取代橫衝猛幹。
不得不說,規劃時間真的是比起技術性的功力還更有成效。因為它讓你適時的放鬆跟加強,然後在工作上面才更有長進,雖然很幹話,但我2020的下半年是這樣做的。
目前在準備考取網路管理的證照CCNA,計畫是走network這一塊,還有很多要磨練的。希望也能多看你產出跟network的影片,這是私心話啦,哈哈。
02:57 QA-2 - 仔仔
1.學程式會建議從前端或是後端哪個開始學會比較好?
2.一開始投履歷如何判斷一家公司是可以成長的,而不是進去3,5年後還是那個跟剛進去程度相差不遠的自己差不多
3.跟程式相關的產業有很多(像是製造業到博弈),可以請Nic分析一下各產業的狀況嗎?以及進去各產業前須要具備哪些程式語言或能力?
4.投履歷時看到一些公司列出所需程式語言和工具一大堆,是不是代表你沒完全具備就不要投履歷了,還是可以請Nic給個意見哪些部分還是可以投看看
5.都說工程師又宅又不會說話,為什麼Nic可以交到女朋友?
10:40 QA-3 - ANDREW NG KAR EARN
如果当写编程语言遇到瓶颈,有什么方法可以有效地避免自己陷入钻牛角尖的情况?
11:46 QA-4 - JS Lin
如果NIC現在選擇能馬上精通一項語言會是哪個?會想用來做什麼PJ?
13:13 QA-5 - Rick0
成為 team leader 後無法直接在技術上有更深入的研究和突破,這樣的變化是否值得?
是否會擔心這樣在技術上跟不上其他人,甚至被下屬看輕呢?
14:39 QA-6 - Henry蔡
因為最近是寒假期間,
我開始考慮下學期的修課,
想請教nic大大,
應該在有什麼樣的基礎上,
開始學design patterns?
我目前是碩士生,
大學非資工本科,
學過Python,
也跟過一些網路影片實作過Flask+PostgreSQL,
大學學過資料結構演算法,
但不到得心應手的程度...
16:07 QA-7 - 黃柏瑋
如何同時Handle好好幾件事
我怎麼覺得上班,然後下班假日寫寫side project後就沒啥時間了🤔🤔🤔
17:24 QA-8 - 乾太
我想問一下這年頭轉行斜槓 VTuber 還有沒有搞頭A?
18:10 QA-9 - uuu06222
之前開始關注你有知道你有面試過人的經驗, 想問一下站在面試官的角度...
面試官會不會比較注重作品需要呈現那些東西, 或是有沒有什麼禁忌是不能碰的嗎?
20:07 QA-10 - Joery Lin
想請教您對於對於給你很多成長和照顧的公司,倘若您有一個更好的機會,無論薪水或未知挑戰都大於現在公司。
您將如何做選擇,或許現在公司會給你加薪留下你。
因為自己曾放棄了許多機會
21:37 QA-11 - YangTing Zheng
Q1: 想問通常一個產品開發的週期都多長呢?負責維運和開發的工作內容是否會差很多?
Q2: 想請您簡單介紹一下資工系學生的出路/工作內容?(如PM.SA.DBA.PG.RD.MIS…或是還有其他的?)
24:16 QA-12 - RTB
Hello World
24:18 QA-13 - Barry
目前是公司MIS 很想轉職成後端工程師,但在面試上面都都時常失敗
常常在問技術關卡時就被問倒了,總覺得 要準備的東西非常的龐大
毫無準備的頭緒,總覺得一直寫side project也不是辦法
26:49 QA-14 - 因地制夷
想請教Nic 有在做投資嗎? ex 股票 想聽一些投資心得
27:13 QA-15 - 比歐
想請教 Nic 大,
在之後的工程師生涯中之後有甚麼規劃或想法嗎?
例如:開發產品創業,或是開班授課、轉做顧問之類的。
28:14 QA-16 - yongming jia
请问新手如何学编程,学完去做什么?怎么自己创业?谢谢🙏
29:33 QA-17 - Minghao Chang
是否能請您推薦用來開發的筆電?(正好最近要汰換電腦),想從今年開始養成寫side project的習慣,謝謝。
30:31 QA-18 - Guan Jun Chen
想知道像Nic這麼厲害的工程師,年薪大概落在哪裡
30:46 QA-19 - Sheng Jiang
想請問Nic,如果非資工背景但是對寫程式有熱情,想轉職當軟體工程師,會建議如何起步?
補充:像是什麼樣的人適合自學,什麼樣的人適合去補習,或者補習跟自學的情況各有哪些優劣?
謝謝Nic
## 結尾
31:49 感想
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#QA #工程師 #在地上滾的工程師 #前端 #後端 #轉職
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何謂資料結構(Data Structure)?; 何謂演算法(Algorithm)?; 程式設計概念; 演算法的效率與評估. 認識資料與資訊的關係. 以下內容 ... ... <看更多>
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資工研究所大碩免運全套講義參考書筆記套書線代離散計組演算法資料結構 ... 資工所研究所考試筆記線性代數/離散數學/計算機組織/資料結構/作業系統資訊工程台大電機丙 ... ... <看更多>
資料結構筆記 在 看板graduate - [心得] 大碩資工研究所筆記 - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
嗨~ 各位學長姐 學弟妹 大家好
恩... 之前跟老天約定好考上四大要把自己的筆記分給大家
但是自從進研究所之後超級忙
忙到現在都已經下一屆放榜了才意識到不能拖太久XD
於是擠出時間把自己的筆記掃描成電子檔
線性代數 第八章吧..因為有點難我就沒聽完了所以會筆記有漏
離散數學 恩....因為林緯那時候說最後一章很少考 所以我也沒聽完最後一章XD
內容如果有寫錯還請多包涵
還請各位不要嫌棄小弟的筆記QQ
希望多少還是有點幫助
祝未來要考試的 學弟妹金榜題名!!!
內容:
2016 林緯 離散數學 TKB
2015 林立宇 線性代數 TKB
2016 林立宇 演算法 TKB
2016 張凡 計算機組織 面授
2015 洪毅 資料結構 TKB
2015 洪毅 作業系統 TKB
連結:
https://drive.google.com/drive/folders/1pfPhjZuZ-It44t7hCwRerRJeT9tYbRSy?usp=sharing
P.S
恩..因為答應老天的關係,這東西應該算是老天?? 哈哈哈
有心人士想圖利最好不要載
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※ 編輯: jerry900287 (1.34.186.37), 03/15/2019 20:09:00
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