SMU MSBA Fall modB 就讀體驗
1.Decision Models
這堂課以及Spring modB的Advanced Decision Models都是用excel來解決商業上的問題。事實上，現今許多中小企業因為數據量還不足加上許多軟體如購買企業版是一筆不小的花費，很多公司還是用excel解決大部分的問題。這堂課教授介紹了許多excel的功能，比如透過規劃求解的敏感分析解決分配資源的問題，透過決策樹分析公司是否需花費額為成本雇用分析師來減少研究的失敗率或是建立simulation創造許多模擬數據等等。這些都是一些我們平常用excel不太會用到的功能，但是在許多商業決策上非常有用。
2.Database design for Business
SQL是幾乎所有想進Data science領域的人必讀的語言，比起R Python，SQL更像是一種基礎語言，只是從簡單的Select From Where去做延伸，這堂課從基礎開始教起，還教了許多relational database design, 正規化等進階知識。很有趣的部份是，教授教了一個用R寫模擬網頁的部分，也就是RShiny，可以在R上面寫好HTML介面，加上CSS，然後在裡面寫上SQL查詢語言，接著透過教授已建好的資料庫連到網頁，就可以產生一個你寫好的網頁，很有趣的是，不只是可以做簡單的查詢、新增、修改、刪除，還可以在上面做類似Tableau的資料視覺化圖表，像是text table, histogram, line table，幾乎你想得到的圖表都可以產生，甚至想把網頁加上用戶註冊的功能，還有加上json嵌入類似網頁搜尋的功能也可以，也就是製作一個類似真的網頁，所以你可以套用以往所學的任何網頁知識，在期末報告時展出，其實到展示完，覺得很開心也很有成就感，因為這堂課學到的不只是sql，更學了基礎網頁設計，當時還買了一本javascipt，打算好好學習後端，不過後來太忙，書就放在書櫃裡生灰塵了哈哈。
3.Data Mining
這堂課是應該可以叫做機器學習，因為每周會教一個機器學習演算法，比如決策樹、隨機森林、神精網絡、文本探勘等等。有點像機器學習入門課，帶同學了解supervised, unsupervised有哪些演算法，還有分regression, classification演算法等，前半節課講理論，後半節課就會用knime這個軟體操作機器學習，有點像Alteryx那樣把過程流程化，從數據導入、分析數據架構、清理數據、數據分割、建模、評估模型等等都可以透過knime提供的各式節點功能完成。
