#學習寫程式 #誰可以成為軟體工程師 #小吃貨轉職日記 #個人心歷路程
不知道是否還有人記得,很久以前我問了大家一個問題是,覺得什麼樣的人可以成為軟體工程師。
其實一直以來,我覺得只要會英文的人就可以學會寫程式,就可以成為軟體工程師。
為什麼會這麼覺得呢?
首先,就像是,你覺得誰學會使用電腦是一樣的道理。如果你在三十年前問大家這個問題,可能很多人會覺得,只有念相關科系的人可以學得會。
在我們還在DOS的時代,還在打指令的時代,那時只要會打字,就可以成為文書處理專業。沒錯,那個年代,文書處理是一個科系。
但現在,有誰會去大學念一個科系,只有學打字使用Microsoft Office系列。
當然,軟體工程師也並不是一個容易的職業,就像我之前提過的,這個職業也有很多利與弊,不是像外面形容的那樣,好像坐在電腦前面打打字就可以做的,或者像其他工作那樣,可能學了一技之長可以用很久,這個行業的一技之長,可能很快就過保鮮期了。
回到學習寫程式這件事情,在台灣聽很多人都說,「啊!寫程式就是要有天份啦!」「聰明的人啊!」也看過很多網路上的人在吵,資工vs 資管 vs 非本科系什麼之類的。
最近有朋友問我說,為什麼在台灣的時候學不會,可是來英國以後我就學會了,是因為來英國以後特別努力嗎?
其實你到現在問我學會了嗎?我也不會跟你說我什麼都會。但的確光是coding這點,我覺得在台灣學習跟來英國學習最大的差異還是在,學習的動力上面。
在台灣的時候,其實有點為了學而學,從來沒有思考過自己是否真的有興趣,有時候以為自己其實也滿有興趣的,因為那些東西以前沒有碰過,可是只要碰到一點瓶頸 ,就會開始退縮,覺得好煩喔!這些東西怎麼這麼難,只要上課聽不懂老師在說什麼,就會很不想繼續學。
在台灣除了去資工系修課以外,也有去台大資訊系統訓練班上過課,也有上過一些線上的課程。
幾乎都是同樣的感覺,甚至覺得,自己是不是年紀大了,感覺什麼都學不會,聽不懂,自己好像很笨。
來了英國以後,上課的第一天,老師說,我會用英語授課,而且不會為你們放慢速度,因為你們必須要去習慣。當時覺得自己更不可能聽懂,也不可能學會。
可是我們上課的狀況通常是,一天上課兩個小時,上完以後有兩個小時的實驗課,大家坐在電腦前,老師一個一個看你做的東西,從很小的東西開始學。
我覺得這個應該算是滿關鍵的,就是有沒有動手實作。然後不會的話老師也很耐心的教,此外老師還有另外的課後時間,只要我們有問題都可以去找他。
在實驗課的時候,中間只要卡住,老師也會盡量讓我們自己去思考,而不會直接告訴我們答案,例如會問我們,為什麼你想這麼做,這麼做的原因是什麼。
我記得很久以前在台灣的大學,問了老師一個問題,老師的答案是,你以後就會知道了。當下其實就讓人覺得有點反感,而且後續問老師很多問題,老師也是都這樣,這個以後就會學到了。
我自己算是一個滿會因為老師而喜歡一個科目或不喜歡一個科目的人。就像我小時候很討厭數學課,也是因為不喜歡數學老師。也不是真的不喜歡,就是有一種覺得,反正老師也不在乎我學不學的會,只在意那些學得好的人。
在台灣也聽過很多人說,啊要學會寫程式,數學就要先打好基礎,數學不好怎麼寫程式。可是真的成為工程師以後,在工作上根本沒用到什麼基礎數學啊!
其實在英國也遇過很多數學系畢業的,可是害怕寫程式的人也很多,他們這邊通常學校會有一兩堂課是寫程式,可能學個Python, 像我之前念書的學校,學不好的很多,一些很厲害的大學的數學系,也有人就乾脆放棄那門課,不學,因為覺得很複雜,他們寧願把時間拿去研究純數。
不過現在的電腦,都會幫你做好各種基本數學運算了,大部分現在的程式語言,你要跑什麼線性回歸什麼的都幫你做好了,也想不到什麼時候會用到三角函數之類的,除非你的工作是什麼data scientist 之類,可能要建立複雜的數學模型,或者quant 那類的,不然就算你要做Machine Learning這類的東西,也有很多已經現有的工具,軟體工程師大部分就是拿來跑一跑。
要是你真的是做機器學習相關的研究,人家也不要你軟體工程師,人家要的是資料科學家背景,人家至少要你有個PhD唸完再來,你要至少會讀paper, 寫paper做研究啊!!
如果是醫學相關的軟體,需要有專業技能,人家也要找醫學背景的來,如果是金融相關的,需要有非常多的金融專業技能,當然也是從金融背景的比較容易。
通常軟體工程師,普通的軟體工程師職缺,就是不太會需要太多納些相關的專業領域,他們也願意你進去了再學,你主要需要的是快速學習、適應環境的能力,還有溝通能力,這樣如果跟其他專業領域的科學家、研究員、分析師溝通之類的,至少你可以不會有太多的障礙。
當然,軟體工程師的工作也可以細分成很多領域,像是遊戲產業的軟體工程師,或者IoT產業的軟體工程師,甚至還有像是軟體架構師、軟體分析師、資料工程師之類的,他們可能需要使用到的技能也不一樣,但也不會沒事就需要叫你算個三角函數之類的.........通常你的背景還是在於你對於寫程式的熟悉程度,你會使用那些工具,你是否是個團隊合作的人,能否跟大家一起寫程式。
總之,回到前面說的,所以到底學習寫程式需要什麼,英文真的是很重要的一環,因為程式語言本來就是英文為主,在來就是網路上的資源,也幾乎都是英文為主。還有你寫程式的環境,也幾乎都是英文,像是你使用的工具,回報給你的錯誤訊息也常常可能是英文的。
來英國以後一直在思考的一點,在台灣討論到會不會寫程式,或者學不學的會,通常英文好的話,也可能在閱讀文件方面比較快,可以快速學到一些東西。
語言也不是全部,如果已經在工作的話,工作環境也很重要,學習環境也很重要,在學校如果遇到一個很好的老師,或者有一起學習的夥伴們,也會比自己一個人獨自專研來的快,不過每個人的學習方法不同,更重要的是找到自己喜歡的學習方法。
反正如果你想學的話,也不用管其他人講什麼,想學就學啊!當初我要學的時候,也很多人覺得我不可能學的會或者不可能成為軟體工程師之類的。
其實也不是因為我原本念歷史系的原因,主要就是,大家覺得,我是一個沒有邏輯,邏輯不好的人。還有覺得我是一個三分鐘熱度的人,以及數學指考考了不到30分。這些我也都寫在部落格裡面了,所以一直以來都有在看我文章的人,大概也都知道了。
當時,我大概聚集了所有身邊當工程師的朋友,都覺得不可能會成為工程師的因素吧!但現在我還是做為一個軟體工程師賺錢就是了。
有時候想做什麼就去做,反而是一件比較容易的事情。尤其是學習這種事情,網路上也有很多資源可以學習也不一定需要花錢。
在學校的時候,除了老師給予我一些自信以外,另外也是在英國認識了一些人,給予了一些鼓勵,有些素未謀面的人,也有些一面之緣的人,可能也是因為他們不認識原本的我,所以都覺得,沒有什麼是我不能找到工作或成為軟體工程師的原因。
現在想想,或許這就是初生之犢不畏虎的概念,當初沒有想太多就跑來英國,然後來了以後才開始覺得必須要努力一點才能找到工作,中間也遇到了很多困境,工作以後也曾經想過要放棄當軟體工程師,想要去當個什麼辦公室助理之類的。
也經歷了很多覺得很困惑的時期,雖然自己現在還是滿困惑的。但我覺得如果你真的想要學習或者轉職,只要做好功課(這點真的滿重要的,至少不要覺得只是看別人好像不錯,就決定要去做,至少要衡量一下利與弊),就可以去做吧!也不用管別人說你適不適合走這條路怎樣的。
每個人適合走的路也不太一樣,還沒走之前都看不到,就算你看身邊的人都怎樣,自己還是自己。
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
線性 回歸 前提 在 JC 財經觀點 Facebook 的最佳貼文
《成功與運氣-解構商業、運動與投資,預測成功的決策智慧》
在看超值投資的時候,討論均值回歸的概念有提到這本書,讓我對此書產生了興趣,這本書是2012年出版的,剛好天下在今年3月時出版中文版,還很新,就這個機會讀了一遍。讀完之後內容其實某種程度上我覺得是比較偏向精準預測那一類的書籍,使用了很多統計的研究,讓我們可以用比較理性的角度去判斷事情的面向。內容其實也提到了很多經典書籍所包含的概念,讓我們再去重新思考當我們想要藉由過往的成功,去預測或評估未來的成功性時,需要考慮到哪些重要的環節。
當我們提到統計數據時,最常使用的就是運動競賽的例子,其所可以獲得的資訊最多,也最為準確。一位偉大的網球運動員,跟一支擁有眾多明星球員的棒球隊,所獲得的傑出成就,是什麼因素造成?為什麼最優秀的幾位網球員可以連續幾年排行在世界前幾名,而去年美國大聯盟的冠軍今年卻不一定可以進季後賽?如果以書內的書中的論述來說,其實兩者之間還是有區別的,這我們就可以運用作者所提到「能力」與「運氣」的兩個因素去討論,有可能是因為網球比賽的個人能力可以達到充分發揮,而棒球比賽有太多隨機因素,一個打者打擊出去,受到其他因素影響這個球是否可以形成安打的因素太多,可以造成比賽的輸贏的因素,也太多了,這時候除了球員的能力之外,運氣這個因素也佔了很大的成分。
以上述這個例子再來引申到商業或投資上面,我們也可以找到共通點。作者提出「運氣與能力光譜」上這個概念,可以讓我們很具體的了解兩者之間的關係,找出一件事情的本質。提到用三個問題來判斷一件事情在光譜上的位置,第一個問題是因果關係,如果我們可以很清楚找到原因,就表示這件事情勢比較偏向光譜上能力的那一端。第二個問題是回歸率,若是由能力主導的活動,回歸均質的現象比較慢。第三個問題則是,在哪些領域的預測比較準確?這時候則必需檢視過去的紀錄是否是一個可靠的指標了。
這三個問題又可以分別再深入討論。我比較關注的是,既然可以明確的判斷,那為什麼又會預測失準呢?作者在書內又舉了很多例子讓我們可以更有脈絡的去進行分析。一般人常見的錯誤,是陷入所謂的「因果謬誤」,也就是根據不充分的證據便輕易的認定其因果關係。真正的因果關係應該是穩定、線性的,穩定的意思是這些活動的基本結構長久都不會改變,線性是指某個特定行動每次都會產生同樣的結果反應。當確立了明確的因果關係後,我們也可以認定在這件事情上,「能力」的影響力應可超越運氣的影響力,我們可以藉由認真的練習來得到回饋,花時間與精力成為專家。
而均值回歸又要怎麼去檢視呢?這時候會有一個陷阱藏在裡面,我們在談均值回歸的時候,應該對平均值有概念,若是有少數極端大的值,以及眾多小數值去影響平均值就沒有太大意義。當一件事情中運氣所佔的成分較高,回歸均值的現象會快很多。所以我之前思考回歸均值在投資中扮演的角色時,應該要加上其他附加條件。前提是投資人對市場價格的短期隨機波動反應過度,而這種過度反應造成股價暫時背離真值,久而久之,股價後來會對著真實的價值的均值回歸。這是建立公司基本面上「能力」的展現,所以步調是緩慢而穩健的。當市場參與者一直高估熱門股的未來成長率,不知道比較可能的結果是回歸均值,那則有很大的可能遭受損失。葛拉漢曾說:價值投資預期股價在短期內會偏離真值,但長期會回歸真值。價值也會波動,我們犯的錯誤是檢視一檔股票的財報、分析其基本表現,從而認為走勢會延續下去。
最後一個問題是,在哪些領域的預測比較準確?如何運用統計數據來進行有效的預測,應該用兩方面檢視,一是持續性,又稱為信度(reliability),也就是能穩定的重複先前表現。另一則是預測性,又稱為效度(validity),這又可以再回到我們的第一個問題因果關係來討論了。統計學家會透過相關係數來評估持續性和預測值,決定要用哪一種統計,必須先把目標訂清楚,你希望用這些統計數據做什麼,再來必須決定那些因子能夠讓這些目標成真,故必須把因果理論轉化成可觀察與測量的數據,如此便能評估,能力(高穩定性)究竟對目標(高預測值)有多少貢獻。
本書作者使用了更淺顯易懂的筆法描述了關於決策過程的注意事項,並提供了我們面對能力與運氣的時候,應選擇什麼方法去分辨並採用可行的分析,讓我們可以更穩步的邁向成功。若用《精準預測》裡面的話來說,平靜接受我們不能預測的事,勇敢預測我們能預測的事,並睿智看出其中差異何在,轉化成本書的話語,面對運氣,應該抱著處之泰然的態度,即便運氣在過程中扮演了某種程度的角色,但在長時間之下,有能力的人還是可以得到應有的報償。
http://jcinvestingnotes.blogspot.tw/2017/04/blog-post_6.html
線性 回歸 前提 在 媽媽監督核電廠聯盟 Facebook 的精選貼文
你真的做到「循環經濟」了嗎? (01/17/2017 地球公民基金會)
"..... 下次在媒體上看到所謂「循環經濟」案例,我們就可以先看有沒有做到「重新設計產品、重新設計製程、建立回收系統、重新設計商業模式」這四項作法,並仔細看看是不是真的有達成「零污染」、「零廢棄」、「零事故」這三大指標。期待未來「循環經濟」在台灣不只是政治或宣傳口號而已,而可以真正紮根與實現。....."
作者:李翰林/地球公民基金會主任
最近「循環經濟」在台灣正流行!自從小英總統在520就職演說上提到「要讓台灣走向循環經濟的時代」以後,這個詞彙就在台灣流行了起來。
翻開媒體報導,挖礦製造水泥的業者聲稱要打造零污染、循環經濟採礦 ;連鎖量販店回收剩餘食物開食堂,也說是循環經濟 ;連政府蓋工業區都打著「綠色循環材料園區」的招牌 。你會不會也感到好奇,「循環經濟」到底是什麼神奇魔法?竟然如此包羅萬象?究竟怎樣才算是「正港」的循環經濟?如何才能分辨真假呢?
耗盡地球的線性經濟
講到循環經濟的由來,就要先來看看生活周遭的各式各樣物品是怎麼做出來的。在來到我們手上之前,經過原物料與能源的開採生產、基本材料生產、零組件生產組裝等生產過程,伴隨而生的是各式各樣的廢棄物與污染,直到最後物品本身也變成垃圾…。(圖一)隨著經濟發展,不但地球資源逐漸耗盡,還造成全球暖化、氣候變遷和生態破壞。這種直線式、把物品從搖籃送到墳墓的發展模式,可以稱做是「線性經濟」。
大自然沒有廢棄物
過去我們常聽到的說法就是因為地球人口太多了,才會產生這麼多環境問題。但為什麼大自然裡樹再多、草再多或螞蟻再多,都不會發生同樣的廢棄物與污染問題呢?
因為在自然界裡,沒有「廢棄物」存在。所有生物為了生存使用的資源與能量,甚至包括生物自己,最後都會回歸自然,滋養大地與海洋,成為其他生命成長的養分。換個角度來看,目前線性經濟所造成的廢棄物與污染問題,也可以想像成是物品生命過程中一連串錯誤所帶來的結果。借鏡大自然的智慧,假如把「零污染」、「零廢棄」、「零事故」,當成是整個經濟體系設計與運作前提的話,我們能想像未來的世界會變成什麼樣子嗎?
循環經濟,正是想要改變線性經濟,重新建構一套「從搖籃到搖籃」的嶄新經濟模式,讓大自然裡沒有廢棄物。
同樣的,我們可以把所有廢棄物和污染,當作是「資源錯置」的結果,由於經濟模式與產品設計不良,使得資源不能被充分利用和回收,才會產生廢棄物。如果可以重新規劃原料開採、產品設計、製程、使用、回收等一系列流程,讓資源的生命週期延長,甚至不斷循環,才能徹底解決廢棄物與污染的問題。
驗證真正的循環經濟
要達成真正的循環經濟,可以結合四種途徑~
首先,產品必須重新設計。除了使用回收材料製作外,還要堅固耐用、不易損壞、容易維修。並在產品壽命結束後,容易拆解和分類回收;
其次,使用再生能源製造產品,不排放任何形式的污染。若產生副產品,也要回收回到產業循環之中;
第三,建立資源反向循環的系統。產品必須容易維修與升級,廠商也可以用翻新再製方式延長產品壽命。若真的無法維修,則可以拆解後重新送進產業鏈繼續利用;
第四,建立「以服務代替擁有」的新商業模式。就像很多人使用的U-bike、C-bike一樣,其實可以付租金使用就好,而不需要擁有腳踏車。在此模式下,為了減少維修成本、讓產品壽命越長越好,廠商也有誘因去設計出更耐用且容易維修、回收的產品。
所以,下次在媒體上看到所謂「循環經濟」案例,我們就可以先看有沒有做到「重新設計產品、重新設計製程、建立回收系統、重新設計商業模式」這四項作法,並仔細看看是不是真的有達成「零污染」、「零廢棄」、「零事故」這三大指標。期待未來「循環經濟」在台灣不只是政治或宣傳口號而已,而可以真正紮根與實現。
文章內容資料原始來源:
http://www.cet-taiwan.org/zh-hant/publication/…/content/2969
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