好久沒有更新我的medium了，大學這一年半以來修過了不少課，先稍微分享一下我所修的課好了
- 數學領域：微積分、線代、統計、常微分方程、向量分析
- 資訊領域：程式設計、資料結構、微積分python實作、數據科學導論
- 財金領域：經濟學、會計學、個體經濟學
系上修課的小心得
中興應數的數據組大三才修高微，這跟一般數學系比起來還蠻特別的。在研讀常微的時候，常常會覺得如果有多一點高微的基礎，某一些定理就能有更多深入的理解，而不僅僅是只有計算上的熟練，這是我覺得比較可惜的部分。
數據科學導論教授的教學方式不像傳統的數學課，老師會給大量的資料要我們自行閱讀，也給我們一些現實資料作數據分析，因為系上之後會有更深入的課程，所以先求工具上的熟悉而不追求學生有很精準的預測。內容包含統計的回歸分析、梯度下降法、機器學習的基礎數學理論、分類問題、特徵工程、類神經網路等等。
總體而言這三個學期以來，為了讓我們非常熟悉python這個語言，系上教授盡可能用python套件帶我們做一些統計、機器學習實作，雖然說不敢說熟韌這些工具，但至少上網閱讀更多更深入的內容是沒有問題的。反正大學的課都是這樣，修完這門課之後如果有能力上網自習更深入的內容，這門課對我而言就算有學到東西，師父領進門，修行在個人。
影響我未來走向的一本書
從大一上學期開始，我一直去思考我想要往哪個領域發展，但是一直都沒什麼想法，即便微積分修得蠻有心得仍然是沒有方向，系上大部分的學長姐要嘛是讀資工所或統計所。修了資料結構之後，我很確定我對於資工所並沒有太多的興趣，我只想把資訊領域的東西當作工具去幫助我處理我有興趣的數學問題。以我常常用刪去法的經驗來選擇的話，統計所是我當時覺得有可能走的方向。
後來一下讀了「大科學」（天下文化）這本書，它是在討論有關複雜理論的應用。複雜學在我目前的理解是一門跨領域的科學，舉凡分析巨觀系統都算在此範疇，例如：金融市場的震盪、找尋戰爭的規律、塞車問題、氣象預測等等，數學在複雜學裡扮的角色就是建模，從反問題中找尋規律。
其中最讓我有興趣的，書裡介紹人們想從看似隨機的股價走勢中找出規律，儘管系統是複雜且不可預測，但是卻有數學工具可以解釋此現象，於是就帶到了醉漢走路（隨機過程）、分數維度（碎形）的概念。查更多的資料發現這些延伸出來的應用原來是屬於財務工程範疇，便萌生出想跨領域學習財務相關的知識。後來也很順利地成功申請財金的雙主修，從大二開始修習管院基礎的課程。
結論
未來是否要走財工方向仍未知，且以目前產業的狀況需要的財工人才並不多。大二上修了數據科學導論跟常微之後發現我對數學建模方面是較有興趣的，也許科學計算領域是我未來的方向，不管如何先修習完下學期的數值分析跟科學計算導論再說吧～
