2024 臺大資管營【資訊迷霧】

資管導論

• 講師：資管三 林席葦、資管三 劉冠甫。
• 授課時數：2 小時。
• 主旨：本課程旨在讓學員理解臺大的資管的課程與定位，了解資管系的研究領域與職涯發展方向，並藉由學習產業分析工具，探索資管於企業管理的應用。
• 內容：
  • 介紹臺大資管的課程規劃與系上活動，並由自身經驗出發，比較臺大資管與其他校系的差別。
  • 介紹資管系的可能出路，包含軟體工程、資料科學、企業資訊系統相關職位等。
  • 介紹 SWOT、Porter’s Five Forces、平臺經濟等概念，從管理學角度看企業運作。
• 與專案的關聯性：藉由管理學模型，讓學員得以對專案的目標產業或企業進行初步的分析。

Python

• 講師：資管三 黃芷榆、資管三 邱秉辰。
• 授課時數：4.5 小時。
• 主旨：本課程旨在讓學員學會 Python 的基本語法，使用 Python 套件解決問題，並接觸進階的模組化、OOP、lambda functions 等概念。
• 內容：
  • 學生會藉由講義自學理解變數、流程控制的語法，並於課堂學習串列、迴圈、字串、字典、集合、元組、函式、物件、套件等概念。
  • 每次介紹完一個概念，就會有一段時間讓學員實作，並由各隊隊輔擔任助教，協助學員完成題目。
• 與專案的關聯性：由於專案的分析將仰賴 Python 進行，因此習得 Python 的基礎語法有其必要性。

數位決策

• 講師：資管三 梁晏誠、資管三 黃奕崴。
• 授課時數：4.5 小時。
• 主旨：本課程旨在讓學員學會資料分析，包含以 Tableau 作資料視覺化，以 Python 作資料清理與迴歸分析，並以統計學理解、詮釋結果。
• 內容：
  • 介紹資料視覺化、變數種類、各式圖表，並以 Tableau 製作簡單的視覺化圖表。
  • 講解迴歸分析的原理，理解模型的建立、評估、闡釋等過程。
  • 示範以 pandas 進行資料清理，以 scikit-learn 作迴歸分析，並讓學員挑戰實作。
• 與專案的關聯性：學員獲得專案的資料集後，可以用適當的方法進行實務上的分析，並獲取研究成果。

專案

• 製作者：資管三 賴旻、資管三 黃偉翔、資管三 劉冠甫、資管三 黃奕崴、資管三 黃芷榆、資管三 邱秉辰、資管三 林席葦、資管二 林稚翔。

• 時數：

  • 小組討論時間：Day 1 ~ Day 4 晚間自由時間，學員須完成每日預定進度。
  • Office Hour：Day 3 晚間約 2 小時，讓學員詢問專案製作者問題。
  • 小組呈現時間：Day 5 下午，學員需要準備上臺簡報發表研究所得。

• 主旨：資料分析為資管可能出路之一，希望能有扣合課程的實作，讓學員能夠從實踐中學習。

• 內容

  一份專案包含背景、資料集、情境、目標與引導問題。茲列舉各項內容如下：

  • 背景：提供學員背景知識，說明研究問題的重要性。
  • 資料集：由專案製作者選定適合資料集供學員練習。
  • 情境與目標：清楚定義問題，提出預期解決的事項。
  • 引導問題：依課程進度設定每晚應完成的進度：
    • Day 1: 問題探索、商業分析
    • Day 2: 視覺化探索、敘述性統計分析
    • Day 3: 資料清理、解釋型迴歸分析
    • Day 4: 針對問題提出解方；製作簡報

微課程

• 講師：資管三 邱秉辰、資管三 黃奕崴、資管三 黃偉翔、資管三 梁晏誠、資管三 林席葦、資管二 林稚翔。
• 時數：
  • 一個時段 1.5 小時，每學員上到 2 堂課。
• 主旨：帶學員探索資管系可能遇見，卻未在主要課程涵蓋的領域。形式將會類似通識課，一個時段有四堂課，學員只能擇其中一堂參與。
• 內容
  • 網頁製作：簡單介紹前端 HTML、CSS、JS，並讓學員實作作品
  • 演算法：包含排序演算法與大數乘法相關，適合喜歡理論或競賽程式的學員
  • 經驗分享類：分享自身於資管系的經驗，以及自己的讀書方法
  • 最佳化：包含作業研究、製造數據科學的內容，著重於講述概念