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陳○銓

考取:國營事業招考 統計資訊_榜首

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發佈時間:2019/06/10
更新時間:2019/08/28
考取:國營事業招考 統計資訊_榜首

感謝TKB老師的話
在現今大數據、AI時代、資料經濟時代下,統計是機器學習及資料分析的基礎,而翔SIR(廖崇智)的名言:「統計是劍」,更是呼應未來立志要往這些領域發展的人,唯有學好統計學打好基礎,再往上疊床架屋地學新的知識才會事半功倍。老師的教學能將艱深的統計學觀念,轉為較淺白的說明,讓學生更能吸收,而課程除了基本的觀念外也富含解題技巧,上過之後真的會有如醍醐灌頂。此外課程中老師會一直耳提面命告訴考生當沒有上課時就是念書,實力是靠一滴一滴地努力累積,而不是一蹴可幾,以此鼓勵學生不要放棄。
選擇TKB的理由
因為考試中的考科有統計學,當初想要找統計學教得比較好的補習班,在多方比較之下,發現TKB的統計師資群最為堅強,最後毅然選擇TKB。在櫃台人員推薦下,選了統計課、資料庫、程式設計及資料結構。上過之後覺得張翔的課程由淺入深,從觀念建立到解題技巧都有涵蓋到,非常推薦。TKNB資料庫老師的資料庫課程裡面提供滿滿的考古題,是上考場前很好磨練的素材,可以提升經驗值。劉逸(劉信義)老師的程式設計及資料結構課程時數較短,加上內容契合國營事業及高普考方向,非常適合備考期短的考生選擇。
國營聯招統計資訊考試準備方法
(1)國文:題型為寫一篇作文,權重為10,秉持破題加上起承轉合,寫滿六七百字以上,及不要零分的原則

(2)英文:題型是單選,但要小心有倒扣,沒把握不要亂猜。今年雖然沒有了均標的門檻,權重為10,但也是不能零分。考前我保持每天做補習班發的「公職英文」十題選擇題來訓練題感,並從中整理不會的單字及文法。

(3)專A:權重為30,題型為有倒扣的選擇題。其中50%為統計學,範圍固定就只考敘述統計、機率與分配、抽樣分法、估計與假說檢定、變異數分析、迴歸分析、卡方檢定等內容,對照著「提綱挈領學統計」的內容及翔SIR課程,及搭配考前衝刺30天的題庫及考古題去準備,拿40%以上不是問題。其餘50%涵蓋大數據、機器學習、深度學習、資料探勘、Python、R、Hadoop等相關知識,因為範圍太廣且補習班沒有對應的考科,所以建議準備方式為自己整理考古題,參考用書為施雅月的資料探勘、Sebastian Raschka的機器學習等,其餘不足的部分由GOOGLE補足。

(4)專B:權重為50,佔非常關鍵,雖然不簡單,但務必拿30%~50%。歷年來看,會考五到六大題手寫題,內容涵蓋資料庫、資料探勘、程式設計。資料庫部分必考一大題SQL,今年還出現ER model的題目,只要跟著林偉老師的課程及教材內的考古題準備,此部分就可以穩穩拿分。資料探勘部分大概會考兩到三題,涵蓋機器學習、資料探勘等,過去的的題目有關聯規則、決策樹、KNN、KMEANS、貝式分類等,準備的方法為由林偉老師的資料庫中的資料庫探勘的章節做延伸,配合考古題整理筆記。程式設計部分,會考一題程式實作題,及一至兩題的資料結構,除了按著劉逸老師的程式語言及資料結構的課程及補充教材準備外,我還會自己用python及java練習coding。
準備國營聯招的心路歷程
在金融業做了五年的資訊的工作(程式設計師、系統分析師),在某次的專案接觸AI的相關工作後,重新燃起以前在學生時代喜歡做資料分析相關的興趣,於是辭職想轉往大數據分析相關領域的跑道。

但因為轉換跑道需要花比較多時間成本或金錢去學習新的知識,在友人的鼓勵及推薦之下,得知國營事業聯招有一組統計資訊,其工作內容為大數據分析,而且考上屆時也會提供不少相關的教育課程,此外,國營事業也不會像金融業這麼爆肝,聽完頗為心動,遂報名準備此次考試。

由於辭職到考試期間不到四個月,所以在這短短的期間要上完一百多堂課並且要消化吸收,是個艱鉅的挑戰。調整心態,立下一次就要上的決心,排除一切雜念,每天分成早上、中午、下午、晚上四個時段,自己排上兩至三門課,剩下的時間就是消化上課內容及勤做考古題,然後一週內休息半天放空不要念書,免得彈性疲乏。唯有堅持才是最後致勝的關鍵。


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