※ 引述《rampage (愛樂)》之銘言： : 1. 大四，在台灣讀的是資管，未來會出國讀CS，暫定data mining方向 : 2. programming skill (跟其他讀資訊的學生比) 算普通 : 3. 對資訊與管理(<-我很不喜歡這樣講，但這樣說比較容易懂)都滿感興趣 : 4. 正在某大外商軟體公司實習 : 基本上我認為資管這名字起的很差，從來沒有資訊+管理這回事， : 只有 資訊+生產工程 or 資訊+財會 資訊+ 稽核...etc : 總而言之，就是有撰寫程式的能力，再加上某個領域的具體knowhow : (具體knowhow代表不是什麼組織行為...之類的，我不是指組織行為不重要，但這種能力 : 是學生在課堂上尚難以培養的) : sorry離題了，這篇不是要討論資管的內涵= = 熊熊看到戰文，當然要來戰...啊..不是，來回一下。 我的背景跟你剛好相反，我是資工唸完走資管，雖然現在還是在做軟體民工。 你的理解是對的，資管本身並不容易成為一個具體的專長，確實也需要別的 專長作為支撐，所有的管理都會有雜而不精的缺點，但端看你怎麼自我加強。 大學部在上課時採用個案討論的機會比較少，同學們在業界的經驗也欠缺， 有時候上起課來就會覺得都是空談，但往業界看，如果資管本身真的不重要， 為什麼同樣導 ERP，有的公司成功、有的失敗？ 為什麼同樣搞 CRM，有的公司業績大增、有的毫無起色？ 為什麼 CMMI 弄到五級的公司不一定能做出比較好的軟體？ 更擴大一點來看.. 為什麼 Amazon 這種在 SWOT 分析中完全贏不過 B&N 的公司會後來居上？ 為什麼無名小站的 BBS 打不過 PTT？ 為什麼 eBay 在日、德可以很成功，在中、台、韓卻輸到得跟人合資？ 這些個案的討論，算是資管教育中在 '管' 的部份的價值。 : 我對"具體knowhow"的定義比較特別一點，希望是knowhow in 產業核心 : 而不只是knowhow in support. knowhow in 流程... : 因為要學這些，不需要讀資管，不需要讀會計.經濟學.統計.作業研究.... : 我希望未來的工作可以符合下列條件: : 1. 可應用/可建立 domain knowhow : 2. 偏核心，不只是support : 說了這麼多，只是想請各位前輩幫我verify一下... : 基於上面的這些考量，我未來想研究data mining/knowledge engineering : 這樣的選擇會是對的嗎^^" 讀data mining以後做的工作可以滿足我這樣的需求嗎? : <(_ _)> 如果真的要洗刷資管廣而不精的特色，說不定直接轉向應用統計還更好， 先前實習時的同事是哈佛統計所博士班，他對電腦的架構一竅不通，但是要分析 當機原因及預測當機發生機率，所以他常問我們諸如 'RAM 到底是做什麼的？' 之類很囧rz的問題，可是對於所有 data mining/machine learning 的方法 都很熟、並且可以看出別人設計的實驗缺陷，重要的是他能夠自己用 R 很快的把問題 model 出來，即使他完全不知道那欄位到底是什麼資料。 說到底，如果唸資管程式寫不好，沒辦法自己寫程式設計實驗，只能靠套裝軟體 設一設來進行分析，那麼對公司來說，價值就低很多了。 至於其他資管學到的技能，我覺得比較像是為未來作準備，很多武功短時間內 是真的用不到... *嘆* --

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