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Re: [請益] 資工系學生 該轉念數學系嗎?

看板Soft_Job (軟體人)作者 (少狂)時間11年前 (2015/05/28 04:46), 11年前編輯推噓28(28推 0噓 43→)
留言71則, 37人參與, 最新討論串4/6 (看更多)
※ 引述《pride829 (unknown)》之銘言： : 各位好 : 小弟目前就讀一所國立大學的資工系 : 我對寫程式並不排斥 有的時候甚至還滿喜歡的 : 時常有那種寫project到不想吃飯洗澡的情況 : 而數學反而滿爛的 : 但是我最近越來越感到 沒有數學 好像會處處碰壁 : 雖然對於程式 資料結構一類有越來越熟練 但說到底 : 寫程式如果沒有思考的話 不就像是在蓋房子嗎? : 你花時間體力來蓋出房子 時間越多就蓋得越大 : 但這是一個線性成長的函式 是labor : 我想要可以做得比那更好 : 而且就我在資工系上的課而言 : 困難之處永遠都是在數學 : 那麼如果去唸數學系 再回來資工領域發展 : 會不會是更好的選擇呢 1.你的數學不會因為念了數學系而有明顯的進步 不過如果有認真學的話，會有不錯的數學 SENSE 但是我覺得對寫程式不會有什麼幫助 2.的確大部份的理工學科，真正難的都不在理論的認知上 反而都難在數學的運算和邏輯的推導上 但是這還是不值得讓你來念數學 3.其實演算法和數學證明很像， 就是一直想下一步要幹嘛，怎麼把頭跟尾連起來 但寫演算法有趣多了 4.數學好對找寫程式的工作根本沒有半點幫助 我的經驗是，數學好不如程式寫的好， 程式寫的好不如英文好 打開104 一堆都是寫網頁的、APP的，再不然就是做遊戲的 面試的時後從來就沒有一間公司考什麼高深的數學 也沒有任何一間公司要我寫什麼演算法 就連去面試博奕業，居然只考個期望值， 連貝氏機率三小的都沒考 RUDIN的 mathematical analysis 裡面的證明隨手能寫幾個有屁用? 會用R 做一堆統計分析報告有屁用 能用MATLAB 實作一些高等數學的演算法，有屁用 去面試主管只問我有沒有相關經驗(NO) 會不會JSP 與Servlet 、ASP.NET(NO) 筆試或口試都一定有的資料庫 (NO) 都不會>>>>>拜拜 和某大大說的一樣， 學好資工系的數學，就很夠用了 線代、機率、統計、微積分、離散，夠了 不只是夠了，還他媽的多了。 真的完全沒必要學什麼高微、數統、應代、拓撲、微分幾何 想在資訊業發展，念資工比念數學有用太多了 什麼如果我有八小時砍樹，我會先用六小時磨利斧頭 這是屁話，因為別人一小時就砍完了， 你還在磨他媽的斧頭幹嘛? 以上，單純是感嘆自己很廢又沒用， 如果語氣的不雅令您不舒服，還請見諒。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.217.225.156 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1432759568.A.DFD.html ※ 編輯: dnabossking (180.217.225.156), 05/28/2015 04:50:05 ※ 編輯: dnabossking (180.217.225.156), 05/28/2015 04:50:55
推
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中肯 不過我認為應該說 數學好的人邏輯應該不錯 寫起程
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→
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式應該也不錯 只是看要不要寫 但是反過來說 會寫程式不
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05/28 07:58, , 3F
代表數學好
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推
05/28 08:37, , 4F
中肯
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05/28 08:40, , 5F
領域不同...當你需要濾除雜訊來還原訊號的時候，不會高
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等數學是要怎麼解？當你需要讓機器手臂運作路徑達到最佳
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化，不會高等數學怎麼解？或許能找到前人造的輪子，但那
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都能合用？看不懂又要怎麼調整？
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樓上有道理，但你不會一開始就叫新手弄這個
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我個人傾向你有需要時，再學就好。
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畢竟你可能一輩子都不會去碰硬體的東西
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推
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淚推Rudin...
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推
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感謝您的回答 那句"你還在磨他媽的斧頭"讓我大笑了一番
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andymai: 特別困難的東西不會要你一開始就要解
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推
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如果我這十幾年工作要用的東西都要在學校學完的話，大概
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要再晚個三年畢業吧? XDDD
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推
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中肯+1　真心覺得把資工所學的數學　就真的很夠用了...
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→
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若是還想高深的數學　先把資工的數學搞定　再談論數學
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在業界　數學好像不太重視　反而英文比較重視
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隨便找個大公司的資訊業界　幾乎都要會英文能力...
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有一些程式還是要數學好的人才適合寫 不到完全沒用
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05/28 12:32, , 22F
只寫web或app這種碼農工作當然用不到數學啊
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推
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砍樹例子舉的好，八小時過後，接下來的樹林
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推
05/28 12:39, , 24F
google的工程師原來是碼農
05/28 12:39, 24F
推
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念數學系帶給你的思考方式不是其他領域可以比擬的
05/28 13:01, 25F
推
05/28 13:04, , 26F
若不講求有所用，我覺得鑽研數學是挺有趣的，科學之母不是
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當假的
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所以本來就是有需要或已有目標才去學~不然這世上那麼多東
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西~就算一輩子也不可能學齊!另外~我講的部份還沒到特別困
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難~大學有認真學高等數學~會應用的就能解基本的...
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推
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如果你有要唸研所 那麼先轉數學再念回資工是不錯的選擇
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但是如果沒唸的打算 就別想了 而如果有念的打算 也不要念
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數研所
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所以唯一只推薦大學念數 研所念資 不然就去修修課意思一下
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就好
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推
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當然有出國打算的話另當別論…
05/28 13:22, 36F
推
05/28 13:38, , 37F
中肯
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推
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推RUDIN XDDD
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用到再學 看起來大學要有門課教你如何google ... XD
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就台灣的環境沒有太多這種高階人才的位置 出國另當別論
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推
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我覺得只是原PO工作找錯方向,你跑去碼農職位,當然小廟容
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不下大佛.
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推
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NICE
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寫程式大多數情況下根本用不到數學，反而要很會把指令
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組合的很好
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推
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如果打算去美國找工作，有數學底子很有優勢，台灣就比較沒
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差
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推
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說實在 我覺得先把基礎學科學精了再說 資料結構半吊子
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然後數學很精通可以做什麼？
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推
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中肯 說真的資工數學夠用了 再高等的需要時再學也不晚
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推
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幹 磨斧頭 XDDDDDDDDDDD
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覺得原PO找錯方向+1 去做Web, App大材小用
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推
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台灣你要先把太極拳練到滿 再來是語言
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推
05/28 23:22, , 54F
05/28 23:22, 54F
推
05/29 10:22, , 55F
數學要自學比較困難 資源比較少 但如果目標就是走資
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訊 數學的部份去數學系所修幾門重要課程打底即可
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文章中看起來比較像是台灣的資工工作用不到數學，而非
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所有資工工作都用不到數學? 舉例來說，做 machine
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learning 的人如果連偏微分、gradient 都不懂恐怕不行
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05/29 14:43, , 60F
吧?
05/29 14:43, 60F
推
05/29 20:33, , 61F
哈哈，最後的譬喻很好笑.... :D
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推~中肯
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推
05/30 00:21, , 63F
斧頭很精準XD 如果該樹要砍1年 那多磨斧頭很有意義
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只是凡人如我們只砍得到幾小時一棵的小樹
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推
05/30 15:12, , 65F
那時因為你做的是網路 光是機器人就很多數學應用了
05/30 15:12, 65F
推
05/31 18:02, , 66F
其實在台灣唸啥都一樣的
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→
05/31 21:10, , 67F
數學只有少數領域用的到吧...真的需要那麼專業需要博士...
05/31 21:10, 67F
推
06/04 14:56, , 68F
這篇真的寫得太好了~ 但數學人才只是台灣用得到的太少
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06/13 01:09, , 69F
在台灣念數學高等教育超心酸，找工作的時候尤其。
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再選一次的話，研究所就算會苦死，開頭鬼打牆我也要唸資
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06/13 01:11, , 71F
工，而不是把青春栽在數學所裡
06/13 01:11, 71F
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