※ 引述《rampage (爱乐)》之铭言： : 1. 大四，在台湾读的是资管，未来会出国读CS，暂定data mining方向 : 2. programming skill (跟其他读资讯的学生比) 算普通 : 3. 对资讯与管理(<-我很不喜欢这样讲，但这样说比较容易懂)都满感兴趣 : 4. 正在某大外商软体公司实习 : 基本上我认为资管这名字起的很差，从来没有资讯+管理这回事， : 只有 资讯+生产工程 or 资讯+财会 资讯+ 稽核...etc : 总而言之，就是有撰写程式的能力，再加上某个领域的具体knowhow : (具体knowhow代表不是什麽组织行为...之类的，我不是指组织行为不重要，但这种能力 : 是学生在课堂上尚难以培养的) : sorry离题了，这篇不是要讨论资管的内涵= = 熊熊看到战文，当然要来战...啊..不是，来回一下。 我的背景跟你刚好相反，我是资工念完走资管，虽然现在还是在做软体民工。 你的理解是对的，资管本身并不容易成为一个具体的专长，确实也需要别的 专长作为支撑，所有的管理都会有杂而不精的缺点，但端看你怎麽自我加强。 大学部在上课时采用个案讨论的机会比较少，同学们在业界的经验也欠缺， 有时候上起课来就会觉得都是空谈，但往业界看，如果资管本身真的不重要， 为什麽同样导 ERP，有的公司成功、有的失败？ 为什麽同样搞 CRM，有的公司业绩大增、有的毫无起色？ 为什麽 CMMI 弄到五级的公司不一定能做出比较好的软体？ 更扩大一点来看.. 为什麽 Amazon 这种在 SWOT 分析中完全赢不过 B&N 的公司会後来居上？ 为什麽无名小站的 BBS 打不过 PTT？ 为什麽 eBay 在日、德可以很成功，在中、台、韩却输到得跟人合资？ 这些个案的讨论，算是资管教育中在 '管' 的部份的价值。 : 我对"具体knowhow"的定义比较特别一点，希望是knowhow in 产业核心 : 而不只是knowhow in support. knowhow in 流程... : 因为要学这些，不需要读资管，不需要读会计.经济学.统计.作业研究.... : 我希望未来的工作可以符合下列条件: : 1. 可应用/可建立 domain knowhow : 2. 偏核心，不只是support : 说了这麽多，只是想请各位前辈帮我verify一下... : 基於上面的这些考量，我未来想研究data mining/knowledge engineering : 这样的选择会是对的吗^^" 读data mining以後做的工作可以满足我这样的需求吗? : <(_ _)> 如果真的要洗刷资管广而不精的特色，说不定直接转向应用统计还更好， 先前实习时的同事是哈佛统计所博士班，他对电脑的架构一窍不通，但是要分析 当机原因及预测当机发生机率，所以他常问我们诸如 'RAM 到底是做什麽的？' 之类很囧rz的问题，可是对於所有 data mining/machine learning 的方法 都很熟、并且可以看出别人设计的实验缺陷，重要的是他能够自己用 R 很快的把问题 model 出来，即使他完全不知道那栏位到底是什麽资料。 说到底，如果念资管程式写不好，没办法自己写程式设计实验，只能靠套装软体 设一设来进行分析，那麽对公司来说，价值就低很多了。 至於其他资管学到的技能，我觉得比较像是为未来作准备，很多武功短时间内 是真的用不到... *叹* --

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