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頂大新生後悔沒早學程式?高中生應提前一魚三吃

這個寒假有三個頂大的大一學生來找我學程式，一個交大電機系，一個成大機械系，一個台大財金系。

我有些意外，也並不意外。

意外的是，他們大一都有教，但學得不好。三個頂大不同類型的科系，不約而同的來找我補救。

不意外的是，大學尤其是頂大，不少教授上課很隨意，學生學不好很常見。尤其學程式這種事，很像小朋友學注音符號，如果沒有提早在幼稚園適應這種符號體系，上了小一才開始照學校進度學，老師通常稀哩呼嚕就教過去了，學習效果通常很慘。跟大部分人從小習慣的紙筆測驗不同，寫程式就像修燈泡，有亮就是滿分，沒亮就是零分，長篇大論描述原理沒有意義。學程式的符號體系、運算思維、嚴謹度要求，會需要時間適應。

我知道很多高中生，因為校內的程式課學的不太好，想要盡量逃避掉(參閱【在高中學不好程式，不敢走資訊系?】)。但還是要提醒學生，在這個時代，程式已經跟英文一樣是必備技能，只要是念理組，上大學都是必修程式設計。甚至文組的商管金融科系，未來要做數據分析、網路行銷、自動交易等等，都是要用到程式的。

既然上了大學還是逃不掉，為什麼不在高中的時候學好程式，考過APCS檢定，一方面探索性向，二方面搞定學習歷程，三方面有利二階甄試呢?


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怎麼搶到APCS秒殺報名?

APCS程式檢定的考試每年會舉辦三次，按例在每年的一、六、十月舉辦 。 通常考試名額 總量 還算充足，但容易搶不到 離家近的考場 ，需要跑遠甚至跨縣市去考。 這篇是告訴大家，報名順序大概是怎樣 。 先說好，這不是什麼"保證搶到"的密技，只是事先讓你知道流程，讓你減少出錯、動作更快、更高機率搶到而已。 【報名過程】 1)以2024/6/16的檢定為例( 不見得每次規定都一樣，僅供參考，請以當次官方公告為準 )，考試前兩個月就要注意開放報名公告，2024/4/24 9:00開放報名。開放前5min，等在報名網頁，準備reload。簡單的來說，報名網頁就那一頁，只是"開始報名"的按鈕要時間到才會冒出來，所以同學就等在那個網頁，不斷reload吧! 2)輸入email並獲取驗證碼。這邊要求你輸入email，APCS官方會立刻發驗證碼給你，輸入驗證碼之後才能登入。為了節省時間，先把email address打好，到時候copy/paste比較快。而且信箱先開好，讀取驗證碼才不會手忙腳亂! 3)輸入資料 總共需要輸入的資料如下圖，注意沒打星號是可以不填的，節省時間。一樣先把姓名、行動電話、身分證號先打好，到時候copy/paste比較快。選考科目有兩科，對於升學來說，兩科成績都是必要的，我會建議第一次兩科都考。若觀念題已經拿到滿意的級分，之後也可以集中精力，單考實作題。 4)一直出現網站錯誤? 由於APCS檢定超熱門，上千人在第一時間搶，官網會出現錯誤訊息。不用想太多，就是網站塞爆而已，唯一解法就是重複試，慢慢試，等待系統慢慢把人流消化完。從最近幾屆的經驗來看，卡2hr都是很正常的。不用太焦慮，最近幾屆名額還算夠，當天中午前完成報名，大概率還是可以搶到自己縣市的考場。 好了，就這樣! 這篇不是告訴大家什麼一定會報名到的後門，只是告訴大家先準備好什麼，搞清楚流程，節省個幾分鐘就比較容易搶到。加油啦! 歡迎加入 高中生 學程式FB社團 、以及 愷哥電腦科普頻道 ，跟我一起學程式、學人生。 【愷哥APCS程式班】 熱烈招生中喔!
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讀資工系很吃天份? 我適合唸資工系嗎?

我常被同學問到:"資工系會這樣嗎?會那樣嗎?"，其實這個問題很難簡要回答，因為頂大、國立、私立差別很大，同一校系的各人差別也很大。 舉例來說，網路上流傳一句話:"讀資工系很吃天份"，我的學生也因此感到驚恐，明明已經APCS實作三級、高中生前1%會寫程式了，還怕自己天份不夠。 這句話來自於 一部youtube ，訪談了一個原先讀台大資工讀得很辛苦、後來重考台大牙醫的學生。ㄜ...她就念不下去，她當然說很吃天份。去訪談被物理系唸不下去的人，也肯定說物理系很吃天份。 念醫學要有背書的天份、念數學要有抽象思考的天份、念資工要有邏輯清楚的天份...每一種科系都要有天份，資工沒有特別吃天份。同時從另一個面向來看，你會害怕資工系會唸不下去，怎麼不害怕醫學系唸不下去?每年都有醫學系退學、或畢業之後考不到執照的案例阿，每一個科系都可能唸不下去啊! 若從數據來看，實務上有統計過，物理系跟數學系是最難唸的科系，這類偏理論、較抽象的科系，重修、延畢、退學的比率都是最高的。資工這一類，應用、實務型的科系，相對還是比較容易唸的。 那麼，一個學生，怎麼確認自己適合唸資工系呢? 就是高中學看看寫程式阿! 基本上台灣的高中，幾乎都有程式課程，但說實在的，很少學生在學校學得好的，大致上幾個原因 學生程度參差不齊: 不像數學課，大家國中學過什麼都是一樣的，考上同一高中的數學程度也差不多，銜接下去教就好。但程式在國中並沒有標準課程，老師很為難要從哪裡開始教、教多快、教多難。 學習態度與難度不匹配: 學程式跟學數學的難度類似，要高度專注，而且要做大量的練習題。但大部分校方跟學生，把程式課當成某種導論課，聽一聽懂個大概就好了，對於作業跟考試的要求都很寬鬆，這樣當然是學不會寫程式的。 師資上的匱乏: 電資產業的待遇很高，通常是校內教師的兩倍以上，本科系畢業生很少願意在校內當老師。高中資訊老師多是由其他科目的教師，經過短期訓練後調任。 所以，高中生怎麼判斷自己適不適合唸資工? 最明確的方法就是去考APCS APCS是教育部辦的程式檢定，學生可以藉此評估自己的程式能力，在同儕間的什麼程度，而且APCS的成績，在申請資工系的時候，被列為正式的參採項目，甚至還有APCS組有額外的招生名額。 就比例上來說，每年約10萬高中生，其中約5000人有考過APCS，也就是約5%可當作認真要...
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電機學的比較廣? 先選電機再看要不要轉資工?

我經常聽到同學說:「老師，聽說電機學的比較廣，電機轉資工比較簡單，資工轉電機比較難，所以我先選電機，之後再看要不要轉資工，這樣如何呢?」。這樣的想法，對也不對。 去想一個簡單的事，大家都是一百多個學分畢業，如果電機系學的比較廣，那資工系在幹嘛? 但我們看實務上，確實一些電機系、甚至非理組的學生，後來也轉職成軟體工程師了。所以做軟體不需要特別讀資工系? 其實我們在業界看到，轉職過來的軟體工程師，通常做的是比較低階的工作，長期天花板也比較低。畢竟資工系花了四年在學軟體，其他人花半年學軟體，怎麼可能一樣。 資工系有一半以上是在學domain knowledge，譬如說計算機結構、作業系統、編譯器、網路系統、多媒體、資訊安全、人工智慧...等等。相較於轉職過來的軟體工程師，他們可能專職寫網頁，就只會寫網頁了。資工系學的比較廣，並對軟體系統，從最底層到最表象，有一個全面性的了解，可以處理特別盤根錯節的狀況。也可以從廣大的軟體領域裡面，挑選自己比較擅長的，念研究所或就業。長期發展明顯優於半路出家的軟體工程師。 所以我會說， 電機跟資工，廣的部分不一樣 。 電機是硬體學的比較廣，並搭配一點軟體。 資工是軟體學的比較廣，並搭配一點硬體。 電機轉資工比較簡單嗎? 是，因為軟體比較能夠靠自學，學一小塊就能做一小塊工作。 電機轉資工比較簡單嗎? 不是，資工系四年學的東西，別系閒暇之餘就想讀通讀廣是不可能的，都是取一瓢飲而已。 但如果電機系念一念就是想轉軟體、資工系念一念就是想轉硬體，那怎麼辦呢?實務上這兩個科系的共通性還是很強的，國外很多頂尖大學甚至把這兩門學問當成一個科系稱為EECS(Electrical Engineering and Computer Sciences)，學生可多選修硬體課程，畢業就走EE，也可多選修軟體的課程走CS。國內除了少數大學有設立電資學士班類似國外的EECS系，大部分都還是把電機跟資工分開設系，但學生一樣可以多選修對方的課程。譬如電機系選修資工的主科，如作業系統、演算法等等；資工系選修電機系的主科，如電子學、電路學等等。並依個人狀況，選擇跨考研究所。實務上來說，資工系轉硬體相關的，比較多是做晶片設計(而非譬如控制、電力、電磁等)；電機系轉軟體相關的，比較多是做網站(而非譬如多媒體、作業系統等)。 整體而言，並不需要把哪個科系比較容易轉，當成選系的考量。先搞...
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念文組出路好嗎? 有個系待遇不錯，知道就是賺到

看到最近網路上很多「念文組也很好」的文章，不禁歎氣。 嘆氣的不是文組不好，而是這些文章總是要說「文組也可以領高薪」，然後拿特例來當通例。 「文組做到頂尖也可以拿高薪」是正確的廢話，任何領域做到頂尖都可以拿高薪，問題是比例有多高，不然淡江中學音樂科畢業，每年也能賺幾十億啊，何必念大學。 「台積電也有文組職缺」是正確的廢話，台積電也有在聘警衛跟保潔啊，連文組都不必念。 數據告訴我們，普遍文組畢業難找工作，低薪。這是現況統計出來的結果，不是舉幾個特例就可以爭辯過去的。但我並非鼓勵所有人都去硬讀理組，不可能所有人腦袋結構都適合理組，強求只會更慘。 在文句上爭辯一點幫助都沒有，不如務實的給未來需要賺錢養家的文組傾向學生，未來出路的明確資訊。 根據"104薪資情報"，文組薪資第一名是法律系，第二名是資管系。 法律系長期是文組第一志願，這大家都知道。 資訊管理系是長期被低估的科系 。網路上傳言「念資管系，技術比不上資工，管理比不上企管」，前一句無法反駁，但後一句是很有問題的。企管系畢業去哪裡找一個企業高薪聘你來管?眼前的統計數據，資管系的薪資就是排文組第二，人才市場上已經認同，資管系能替企業產生較高的價值。 而長期來說，隨著AI越來越發達，資管系的優勢會越來越突出，劣勢會越來越淡化。 在AI的輔助下，未來「稍懂技術」的資管生，能處理以前必須「很懂技術」才能解決的問題。 而「稍懂商業」的資管生，也能把資訊能力運用到商業場域，發掘需求，產生價值，獲取高薪。 目前還沒有很多人理解這個趨勢，資管系的錄取分數還不是被衝的很高，知道的人就佔便宜。 我之前寫的幾篇 【文理都有興趣?有個科系讓你進可攻退可守】  ， 【什麼科系的出路廣?出路廣等於門檻低?】 ，都可以參考。 歡迎加入 高中生 學程式FB社團 、以及 愷哥電腦科普頻道 ，跟我一起學程式、學人生。 【愷哥APCS程式班】 熱烈招生中喔!
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電資教授數量影響有多大？四大院校哪所最強？考不到四大四中怎麼辦?

  有位 就讀台大電子所博班的作者，在 【 回應PTT"資工系大一新生求指點"一文 】 提出了非常詳盡的數據跟分析，談到電資領域升學及求職的狀況，我從其中挑出幾個重點，及我個人的補充 1)「以台大電機資訊學院為例，大學部一屆約300人，但碩班一屆高達860人」 也就是說，台大電資大學部就算通通直升碩士，還填不滿一半的缺額。 在層層遞補的效應下，電資領域的大學生，只要有正常念書，考研究所的時候，頂大(交清成)洗台大，中字(中央、中山、中興、中正)洗頂大，國立洗中字，其實是很容易的。 2)四大的電資教授量 台大電/資師資: 125 + 46 交大電/資師資: 197 + 123 清大電/資師資: 79 + 35 成大電/資師資: 105 + 42 可以看到交大遙遙領先，尤其資工方面更是一校輾壓其他三校總合。 我有時被學生問到:「老師，清大跟交大怎麼選?」。別的領域我不敢說，在交大電資領域的優勢是非常明顯的。我作為交大資工校友，感受很明顯。教授量影響幾個點: 世界上最新的科技領域，馬上有教授開課: 譬如25年前Google剛紅的時候就教資料探勘、20年前教雲端科技、15年前教智慧手機、目前的AI更不用說。不只是課堂上聽聽課，在別人還沒ready的時候就有實作經驗，立馬變成最搶手的人才，機會自己找上門。以我自己為例，11年前修了一門「Android程式設計」，拿作業去贏了幾個全國冠軍，藉此創業拿到郭台銘董事長的200萬美金投資。 有影響力的教授多: 世界有影響力的頭銜如IEEE fellow、ACM fellow，交大就有好幾位。有影響力就有資源，譬如當年我念博班的時候，全國選十個學生送到國外頂尖大學學習資安。我的指導教授手上就有兩個名額，我跟他談一談之後，他就讓我去了Berkeley，沒有考試沒有特別要求。 校友及就業機會 教授是人家3倍，校友當然也是人家3倍。科技界遇到高階主管，交大的機率是最高的，一句"學長"就從陌生人變自己人。相對的校友捐款也多，設備齊全新穎。產學合作也多，實務上不是學生畢業後找工作，而是公司藉由產學的名義，跟教授及學生先混熟，不然搶不到人才。 以上都是我親身經歷，不是聽人家說。說實話能上台大電資還是去，但交大在差不多的質上面用量去輾壓，優勢還是很強。 3)大學上不了四大四中怎麼辦? 第一招就是我前面講的，洗研...
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醫牙沒上，選藥學系輕鬆穩定? AI怎麼影響醫藥產業?

大多三類組傾向的高中生，會以醫學系跟牙醫系為優先，如果考不上，就會考慮選擇藥學系。 一般人的認知是，當藥師工作單純輕鬆，有幾年經驗後，年薪大約在一百萬上下，被認為是一種穩定且收入不錯的工作。 目前是這樣沒錯，那以後呢? 目前18歲的學生，若是讀藥學系到退休大約是50年後了，這50年當中，藥師還是穩穩的嗎? 就AI的高速發展，我不這麼認為。 以藥師的工作內容來說，包藥的工作早就被機器取代了，去大醫院拿到一包一包的藥，都是機器包出來的。藥師主要的工作內容是，確認醫生的藥有沒有開錯，以及接受民眾的諮詢。但這樣Input跟Output明確的任務，AI通常比人類做得更好。 以藥師的工作，Input的是「醫生開的藥單跟病人的症狀」，而藥師的Output則是「藥單正確與否」。這是非常明確的。 而民眾的諮詢Input譬如:「我最近沒精神要怎麼辦?」，藥師Output則可能是說:「補充維他命B，若吃了一陣子沒用就去看醫生」，這也是相對明確的。甚至你隨意去問ChatGPT，就已經可以給你類似的回答。若大廠要開發「專業藥師等級ChatGPT」，在技術上完全沒有困難，也肯定有許多大廠已經在進行中了。這樣的AI藥師一誕生，可以讓一個藥師抵十個藥師用，也就是九個藥師會失業。如果法規允許的話，我認為這十年內就會發生。 再強調一次， Input跟Output明確，重複單調的工作，最容易被AI取代。其實也就是一般被認為「輕鬆穩定」的工作。 如果想讀藥學系，就不能貪圖他的輕鬆穩定，以後一定不會是這樣，所以就要強化自己的多元能力，譬如商業能力去開店當老闆，譬如除了藥品之外，怎麼去幫助減肥族、銀髮族去達成他們的目標。十年後藥師的工作變化性一定很大，同行的收入差異也很大，一定不可能像現在一樣單調穩定。 相對的，醫生要看病，Input跟Output就模糊很多，譬如一樣民眾說:「我最近沒精神要怎麼辦?」，醫生可能就會來回問很多問題(譬如最近壓力大嗎、有其他地方不舒服嗎?)、做很多檢測(譬如驗血、X光...)、看過往病例等等，Input模糊且無法明確定義。而醫生的Output也可能不只吃維他命B這麼簡單，可能是癌症、要化療、要開刀等等各種大量模糊的可能性。以醫生工作內容來說，AI要協助部分明確的任務是可以的(譬如看X光片判斷有沒有腫瘤)，但要全面取代醫生還看不到可能。而在工作量方面，雖然AI可以讓醫生看病的效率提...
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