隨著各大學個人申請與資料備審、面試的日期逼近,聽到愈來愈多學子表示對心理治療或諮商行業有興趣。
這是好事,表示心理健康逐漸被重視,但也可能只是趕時髦,唸了一兩本大眾心理學的書,就說自己懂心理學是一樣的。
對,我要在這裡潑你冷水,戳破你以為可以像電影裡的心理醫生一樣威的夢幻泡泡。
我不打算跟你說這行的黑暗面,因為每一行都有黑暗面,也有令人感到成就與價值的那一面,我想說的是,興趣這件事。
◎興趣應該是,要禁得起考驗。那種一碰到家人反對就放棄,聽別人多勸兩句就算了,稱不上什麼興趣,只是一時興起罷了。
◎興趣應該是,可以等待。若不確定幾年後還想不想做,不願意花時間去證明自己可以熬的,表示你不夠堅定,還是趁早放棄吧。
例如想當可以穿白袍的心理師?不管是不是唸心理系,你都願意在畢業後、想辦法去考心理學研究所,那就對了。科系絕對不會是問題(話說我不就是中文系的),我的同行有統計系,哲學系,甚至體育系畢業的。
◎興趣應該是,願意為了有興趣的科目,去唸其他沒有興趣卻有必要的科目,那才是真愛。
例如我喜歡唸人格心理學,社會心理學,但我必須同時硬著頭皮唸最不擅長的高等統計學,測驗學,買一送一,沒什麼好抱怨。
只想挑喜歡的唸,你以為是菜市場買菜嗎。
還有,沒有什麼選擇是完美的,只要是自己的選擇就要甘願,投入,不要回頭看,什麼早知道我就選BCD之類,那實在太不帥了。
我相信學習的路一定不會白費,各人風景各自看,往前走就對了。
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我唸書的時候, 統計是必修學分, 但我學得挺不好. 大三的高等統計學, 好不容易在及格邊緣低空飛過, 我就差不多放棄了要弄懂這門學科的想法.
一直到出社會, 在醫院裡做研究工作, 加上因緣際會地讀到<統計, 改變了世界>這本書, 竟然重新拾起對統計的興趣, 花了工作之餘自修, 想不到建立起一點點"統計不錯"的名聲. 後來在金融產業做HR, 還得到了內部轉調的機會, 可以去海外做統計分析相關的工作 (但最後沒有去, 不過那是另外一個故事了)...
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【防疫副院長的數字感、方向感】
行政院副院長 陳其邁 Chen Chi-Mai 在臉書寫了這篇《科技、防疫、大數據:政府如何查出第十九例白牌車司機的感染源?》的 #科技防疫 故事,獲得破萬讚、近千次分享。
防疫不只需要高明的技術經驗,還需要聽得懂、會表達的政府官員。從細膩的寫作看出陳其邁對數據分析、串連與洞察的熱愛,尤其在篩選感染源清單過程中,藉2020年的雲端數據技術、人工智慧的系統化比對,他與不同專業部會的交涉也相當在行。
-
不說可能不知道,陳其邁其實是醫學系畢業,高中時數學很好,順理成章進了醫科,但直到七年的醫學院畢業前,還不斷問自己,「真的要當醫師嗎?」,他如魚得水地讀數學、玩數據,「高等統計學還拿了將近滿分!」
去醫院實習後,陳其邁遇到一位嚴格的指導教授。他要求學生早上七點開會、抽考病人的血糖。然而,陳其邁當時就是這位嚴師不可或缺的左右手,不只管理資料、跑研究數據,也因為負責數據,重大研究發現他都是第一個知道。
為何教授這麼借重他的長才?
#未來城市 #智慧城市 #智慧生活
#5G #陳其邁 #行政院 #行政院副院長 #數據 #智慧醫療 #遠距醫療 #半導體 #醫科 #醫生 #武漢肺炎 #新冠肺炎 #科技 #防疫 #大數據
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建議務必要有高等統計學上下的基礎(OR數學系的機率導論+統計學) 然後就是強大ㄉ心臟當/停修的很厲害懶的打了其實PTT NTU COURSE有發過評價文你可以去 ... ... <看更多>
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(是/否/其他條件):
哪一學年度修課:
109-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄)
蔣明晃
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)
統計碩士學位、商研所、工管系
δ 課程大概內容
第1週 9/16 Introduction to Probability and Conditional Probability
第2週 9/23 Random Variables and Distribution
第3週 9/30 Bivariate and Marginal Distribution
第4週 10/07 Conditional and Multivariate Distribution (HW#1 due)
第5週 10/14 Functions of Random Variables
第6週 10/21 Expectation
第7週 10/28 Moments, Variance, and Median (HW#2 due)
第8週 11/04 Midterm
第9週 11/11 Covariance and Conditional Expectation
第10週 11/18 Special Distributions (I)
第11週 11/25 Special Distributions (II) (HW#3 due)
第12週 12/02 Special Distributions (III)
第13週 12/09 Special Distributions (IV)
第14週 12/16 Bivariate Normal Distribution
第15週 12/23 Large Random Samples (HW#4 due)
第16週 12/30 Statistical Inference, Prior and Posterior Distributions
第17週 1/06 Bayes Estimators
第18週 1/13 Final Exam
(Ceiba 上面偷下來的,誒嘿)
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
甜度:★★★.5
(扎實分,詳見下面評分方式)
整體:★★★
(我個人覺得跟老師對不到頻,不太推)
詳細內容寫在最下面總結
但據說大家都很推,所以大家自己考慮。
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
1. Hogg and Tanis, Probability and Statistical Inference, 8th edition, Prentic
e
2. Casella, Statistical Inference, 2nd edition, Cengage Learning, 2002, 華泰書
局
3. Ross, A First Course in Probability, 8th edition, Pearson, 2010
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
投影片,加上老師在投影片上推導式子
σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?)
1. 平時作業 20% 四次作業,每次佔總分 5%
2. 期中考 40%
3. 期末考 40%
期中總分是120分,期末總分是110分,據老師說這屆沒有調分,我自己算了一下確實是沒
調。
這邊要強調一下,考題不難,但也絕對不簡單,老師改分算是很寬鬆,但有一點要注意,
就是如果只有上課跟寫作業,個人認為是不足以應付考試的,考試題型相對比較活一點,
而且跟老師提供的考古題基本不會一樣,要自己多想一下。(我覺得考古跟當屆考題根本
不一樣,其實可以不用寫XD)
整體來說就是,扎實甜
ρ 考題型式、作業方式
考題都是計算題、證明題
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…)
一起寫在總結
Ψ 總結
我沒有很喜歡老師上課的時候直接寫在 PPT,可能我還是比較喜歡直接寫黑板或白板的方
式,覺得寫在 PPT 或是電子投影,上面字有點不方便看XD
另外就是,我覺得去問老師問題的時候,老師常常說:「對啊,這很簡單啊」、「阿這個
怎麼不會勒」,會讓人有點覺得老師好像預設我們都會,覺得這樣不是很好;另外就是,
有時候回答問題有點不太在點上。
但!我必須強調,我認為這只是我自己的感覺,所以大家如果想修的,也不妨去聽聽看,
自己感受,因為據我所知好像很多人蠻喜歡的老師上的課的,我只是說一下自己的感受,
提供不同的觀點,然後反推一下而已。
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※ 編輯: Akkusaii3741 (101.10.30.170 臺灣), 01/30/2021 18:13:48
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