有些人論文看得快,有些人卻很慢。#你是哪一種
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有些人能整理數十篇既有文獻與亞洲現況,制訂 guideline,有些人卻連論文都看不完。
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有些人能整理數百篇文獻,一年發表 10 篇 meta-analysis,但有些人卻連一個主題都讀不完。
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因為,論文是作品,得讀沒錯。
但更重要的,是你帶著怎樣的「目的」去讀這些作品。
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要晨會報告,讀的重點是,與科內臨床工作相關的細節,以及從文字中看出不同醫院的資源與文化不同。要整理 guideline,論文閱讀重點是各篇的 indication、outcome 與普遍的適用性。要發表 meta-analysis,重點當然就是研究設計、評估量表與該文章的特殊意義。甚至,同是實證,要做 EBM 競賽,與要發表 meta-analysis,所閱讀的重點,也有所不同。
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缺乏這種「目的」感,看 paper 只好逐字逐句、鉅細靡遺的讀,自然速度就慢,而且 #連重點都抓不太到,更別說本來想完成的成果,品質不佳,甚至半途而廢。
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這堂課,曾秉濤醫師將與你分享,如果帶著「我要發表 meta-analysis」的目的,論文該是 #怎麼找、#怎麼瀏覽、#怎麼篩選,以及最後挑出來的精華,又該 #如何精讀?
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#用對方法,發表不卡。一起向曾醫師學,「我是怎麼搜尋文獻的:以發表為導向」。
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🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。
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☑ 統合分析研究規劃技巧
☑ 正確拆解論文架構
☑ 必學的重要專有名詞
☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
☑ 以發表為導向的搜尋文獻
☑ Meta-analysis 圖表優化重點
☑ 給初學者的起步建議
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🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
起步真的不難,PGY 課後發五篇統合分析論文的課程!
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
⠀
#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
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🗣️ 學員回饋
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「由於我只是 PGY,很擔心報名後,會聽不懂而浪費錢,結果發現,我的擔心是多餘的!整堂課深入淺出,講師們都把重點講得清楚明白,連新手都可以輕鬆聽懂!包含了如何擬定主題、如何收集文章、如何把題目設定好,使得查詢到的文章量是合適的、如何用軟體分析數據、統合分析的重要觀念、表格要如何呈現才會美觀,一整天下來,資訊和知識的密度極高,完全值回票價!」
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「這次的統合分析工作坊,集合幾位對統合分析很熟悉的老師,藉由指定論文的實際例子,配合互動實作,讓我可以了解完成一篇 meta-analysis 所須經歷的過程。透過老師們的引導,也可以知道整篇論文從構思、搜尋文獻、文獻評讀、資料整理、統計運算、製作圖表到完成文章的脈絡。」
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅在地上滾的工程師 Nic,也在其Youtube影片中提到,## 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...
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上週末剛結束的梯次為奇美專班,也是新思惟 #首次到南部開課。學員全是服務於醫療界的專業人士,無論年輕伙伴或資深朋友,都能在課堂中一起高效學習,用一天的時間,熟悉統合分析文章,並畫出精美的統計圖表!
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本次課程的匿名問卷統計,所有學員給籌備團隊的滿意度,全部分數皆高於 4.82 分,最高達 4.92 分,非常感謝大家給予支持與肯定。若您對本課程有興趣,歡迎參考最新梯次。
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感謝大家課後的匿名手寫回饋,內容非常精彩,包括對課程的評價以及學會使用軟體時的心情,顯示不管是研究初心者或是資深研究者,都能在工作坊中有豐富的收穫,很榮幸新思惟的課程能給您前所未有的突破和啟發!
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🗣️「體驗良好,在短時間掌握 meta-analysis 重點,搭配實作課程,希望能利用上課所學發表 paper!」
🗣️「可以了解整個寫作的框架、流程及方法,收穫良多!」
🗣️「謝謝新思惟把生硬的統合分析,變成可入手的方向。」
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🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #開放報名
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
免收案、免 IRB,突破資源缺乏困境的機會!
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寫 meta-analysis 最大的好處,就是 #不需要IRB,還 #免收案,非常適合「資源缺乏」又需要「單兵作戰」的研究者!
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講師們都曾是研究新手,一路不停摸索、試錯,在研究路上靠自己成長。如今,我們整合了講師經驗,歸納出最高效益的系統性做法,將 meta-analysis 的論文一一拆解,從規劃、架構、專有名詞,到圖表優化,搭配互動實作,最終實際在自己的電腦上跑出可以投稿的 Figures 與 Tables,希望讓你實際體驗,其實 meta-analysis 並不難!
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
軟體開發方法台大 在 新思惟國際 Facebook 的最佳貼文
「原以為 meta-analysis 的寫作是那麼遙不可及,就像是地球到月球的距離,上完新思惟專門為統合分析設計的課程,讓我從 #完全看不懂 meta-analysis 論文的觀眾,變成一個 #開始熟悉如何做 meta-analysis 的初學者,感覺就像是在樹上的蘋果近在咫尺,再墊高腳尖就可以勾到了!」(雙和醫院 神經外科 陳泰源 醫師)
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😣 寫出來的 paper 往往是被 reject......
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從初步整理 study 的 summary statistical analysis 開始,forest plot、funnel plot 的製作整理,到整個圖表的理解以及歸納,都有非常完整而且詳盡的介紹。
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以前一直無法想出好的題目,雜亂無章而且漫無目的搜索各式各樣的文獻,無法理解且徬徨無助,不得其門而入。
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工作坊直接給了我們一個很有架構的方法與思維過程,寫出一篇 meta-analysis 的論文,從選擇題目、搜索 database、挑選好題目進行分析,到如何做出 meta-analysis 的整個過程,簡直就像打通任督二脈一樣,只要肯花時間努力就會有所結果。
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💪 跟著指導實際演練,當天就上手。
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而工作坊使用的 CMA 軟體真的很強大,有非常厲害且全面的統計及圖表能力,操作介面以及使用也很平易近人,跟著課程的指導一步一步實際演練,就馬上可以上手了。這對一個很希望能夠做出 meta-analysis,但是苦無入門的學生,著實是一大福音!
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更重要的是,新思惟讓我了解 reviewer 想要的論文,是什麼樣式或主題內容,有了這些訣竅,能夠大大增加論文被期刊接受的機會。很有幸能夠利用這個周末的時間,上到這麼充實而豐富的研究課程!
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
軟體開發方法台大 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的最佳貼文
## 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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軟體開發方法台大 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的最佳貼文
自學得找方法,漫無目的的努力會消磨你的意志。想成為軟體工程師之前,得先學會和自己對話,這部影片是最近很多關於轉職或就業相關的伙伴提出的問題,回覆的有點多次了,就直接整理起來做成一支影片希望幫助到想成為軟體工程師的你。
章節:
00:00 如何與未知相處?
01:19 學習那個程式語言最有效益?
03:59 英文、數學能力不好能寫程式嗎?
06:02 如何有效的自學?有推薦的學習資源嗎?
08:01 工程師是不是都很高薪?
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軟體開發方法台大 在 [評價] 111-1 蔡益坤軟體規格與驗證- 看板NTUcourse 的推薦與評價
※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途?(須保留原作者 ID)
(是/否/其他條件):n
哪一學年度修課: 111-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄) 蔡益坤
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 資管系 / 資管所選修
δ 課程大概內容
Propositional Logic, First Order Logic, Intuitionistic Logic
這部份會教各種邏輯表達式的操作方法、語意及形式上的證明。
假如我們可以透過亂湊符號 (x) 不需要智慧 (o) 的方法來證明一個邏輯表達式,那代表電腦也可以做到。
Coq
這是一個自動化的邏輯證明軟體。
不過,比起自動化的部份,課程比較著重在如何把手寫的證明送給 Coq 解決。
Hoare Logic
算是課程標題中「軟體規格」的開始。
這個邏輯系統負責描述一行程式必須在什麼情況下被執行,以及執行完之後會符合哪些性質。
Weakest Precondition, Weakest Liberal Precondition (Predicate Transformers)
這兩個符號負責描述一行程式正常執行所需的最寬鬆條件。
如果符合 wp 的話,程式會正常執行,而且一定會停下來。
符合 wlp 的話,程式有可能會卡住,但是假如他停下來,就一定會是符合期望的結果。
Frama-C
這個工具可以自動化驗證 C 程式的正確性,連遞迴、迴圈等等都有辦法證明。
不過,跟數論有關的部份會證得很辛苦,需要手動用 Coq 來輔助。
Owicki-Gries Method
這個系統負責證明平行化程式的正確性。
由於兩份平行的程式可能會互相影響,所以需要在 Hoare Logic 中加入額外的技巧來確保意外不會發生。
UNITY, Linear Temporal Logic
描述一個事件發生之後,另外一個事件一定會發生、某事件不會一直發生... 等等的行為。
Ω 私心推薦指數(以五分計,很主觀) ★★★★★
課程內容 ★★★★★
上課模式 ★★★☆
涼度 ★★★☆
甜度 ★★★★
總評 ★★★★☆
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
都是用教授自己做的投影片,不過有附大量的 reference。雖然我沒看^H^H^H^H^H
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
不確定前幾年的上課狀況,今年只有 8 個人選。
雖然班很小,但還是講解居多,發問 / 討論的環節幾乎沒有。
下課的時候滿常有人去問問題的。
投影片比較像是講課內容的重點整理。如果沒有聽過課的話,直接看投影片可能會有點謎。
教授的講話語氣偏平淡,且講話內容很少會離題 / 偏題。板上有人問同教授計算理論的評價,底下 rrro 的說法很準。
上課節奏的話... 感覺這幾年都被線上課 3 倍速養壞了。現場聽課感覺中偏慢,恍神一下下還勉強能聽懂。
σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?)
HW 20%
參與度 10%
Term Project 30%
期末考 40%
教授在學期末直接把所有人的成績細項都丟到課程網站上了,而且沒有碼學號。
8 個人裡面 1 個 A+, 1 個 A,可是因為樣本數很小,不確定甜度。
ρ 考題型式、作業方式
作業共 6 份,出了之後過一週 due,教授表示要花 6hr 左右。
寫完之後就解決期末考大部分的題目了 (x
作業的寫法也大部分放在投影片 / lecture notes 裡面,先複習過之後寫起來會很快。
有些需要 syntactically 證明的部份,可能會重複擦擦寫寫很久,手很酸。
課程內容全都公佈在教授維護的 wiki site 上,包含作業與歷年期末考題。
期末考跟歷年考題有很大部份重疊,寫完考古之後應該可以秒殺。其中一題教授還說「這題出很久了,我會一直出到 50% 學生答對為止」。
Term Project 是用 Frama-C 來證明一個演算法的正確性,期末後一週交。主題自選,可以 (and 建議) 先跟教授討論好。
個人覺得,找到適合的演算法比證明還難很多。有些演算法 (e.g. DFS) 看似簡單,但證明的難度非常非常高。
ω 其它(是否注重出席率?如果為外系選修,需先有什麼基礎較好嗎?老師個性?
加簽習慣?嚴禁遲到等…)
跟計算邏輯簡介對比的話,這堂課比較著重各種知識 / 工具的應用。
隔壁計邏簡的 proof tree 可能只要寫 5 層,這堂會有 10 層以上的題目。
如果想當學分小偷的話,滿推薦同時修的。這兩堂課重複的部份不少,而且會互相講到比較少 cover 的地方。
體感要付出 4 學分的努力,總共拿到 6 學分,賺不賺就看個人。
Ψ 總結
整體來說算是 loading 低,但是收穫頗多的課。
很意外這麼好玩的課只有不到 10 個人選。如果開在資工系的話,可能會比較多人有興趣 (?
BTW 課程網站是公開的,在 https://im.ntu.edu.tw/~tsay/dokuwiki/doku.php?id=courses:ssv2022:main
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.16.135 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NTUcourse/M.1673454745.A.54A.html
※ 編輯: aoaaceai (140.112.16.135 臺灣), 01/12/2023 00:34:55
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