研究所考試心得〡106年考取台大資科學位學程_謝O翰

 

眾多名師推薦

線性代數這門科目只能推薦黃子嘉老師。黃子嘉老師深入淺出的教學以及幽默的教學風格，讓我在苦悶的研所衝刺時間裡多了些樂趣。以一個跨考生來說，資料結構與演算法是我之前完全沒有接觸的科目。而洪逸老師的教學絕對夠詳細讓這樣的考生能夠對資料結構駕輕就熟。演算法這們科目則是想要拚上名校的學生們的兵家必爭之地。如果精讀完林立宇老師的課程之後在演算法這門科目上絕對會比其他考生有更多優勢。

考科準備技巧

我是從暑期開始補大碩資工的課程(6 科)，對於跨考生，相關科目完全0 基礎的我這樣的準備時間其實完全不夠，大約10 月份我決定與其讀太多科目但樣樣都不精，不如專心與某幾科上。於是我放棄計組與作業系統並瞄準台大的資料科學學程，這個學程考的資結與演算法與資工一樣，而數學考的是線代與機率統計。資料結構、演算法、線性代數這幾科我運用大碩給的資源全力衝刺。而因為大學讀統計系，機率統計我考前1 個月才開始翻書，打算寫多少算多少。雖然因為這樣的準備方向可以報名的學校非常少(不考計組的還有北大資工)，算是比較大的賭注，但這讓我能夠把時間投資更多在單一科目上的做法，後來也成功地在這兩所學校都繳出正取的榜單。

個人考試經驗分享

台大：資料結構與演算法中，資結算是比較好拿分的部分，而演算法則是出名的難，今年的證明題雖然難度和往年比不算特別高，但給分很嚴格，讓我被倒扣了不少分數。數學方面考的是工程數學(D)(含線性代數及機率統計)，和資工系考的不是同一份卷子，這份的線性代數不像資工的那麼難，做熟考古應該能拿8 成以上的分數，而機率統計的考題方向變化有點大，範圍大概是數理統計的前面，會考不偏但是不會到UMVUE(我看考古題大概抓的範圍，僅供參考)，因為很難抓準備方向所以我沒有花太多時間準備，沒有統計基礎的同學可以上大碩郭明慶老師的課，我周遭補統研的同學一致推薦。

北大：考試時間較晚，通常會是你報名的最後一個學校了，放輕鬆去應考吧！就用眼前的考題回憶下今年準備的總總，還有時間的話可以稍微想一下放榜後如何慶祝吧！


 

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