贏家經驗談


陳○佑

考取:國立清華大學服務科學所

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發佈時間:2019/08/26
更新時間:2021/04/16
考取:國立清華大學服務科學所

感謝老師的話
楊至中老師對於資訊方面的各個領域都有相當程度的理解,與我分享過去學生經驗時,也都仔細地告訴我有哪些我可以學習的地方.以及在申請履歷撰寫的部分,也提醒了我非常多自己沒有注意到的,像是:編排、架構、用字遣詞等等。另外,也提供了我非常多面試的應答技巧,讓我在甄試的第二關面試時能冷靜的面對面試官的各種問題。最重要的是,不斷的鼓勵非本科系的我要勇敢說出自己他人不同之處來獲取面試官的青睞。我覺得這些都是我最後能上榜的因素。
選擇TKB的理由
當初剛從日本交換回來已經是八月的事情,因為在日本與當地教授的一些討論,下訂了自己要唸研究所的決定,但大部分人在八月早已準備許久的一段日子,但當時為我諮詢的漢義主任非常仔細跟我講解我接下來應該有的時程規劃,並仔細為我分析我該如何準備,正是主任這股熱情才讓我選擇甄戰。
考試準備要領
這邊我主要分成書審以及面試準備來分享。
書審的部分,除了正確篩選出與面試科系相關的資訊以外,還要能從中提出與那個科系的『關聯』是我認為最難的部分,每個應試者或許都會有很多『相關』的經驗,但如何把這些相關連結到該科系未來的發展就是自己要去做功課的地方。以我自己上的服科所為例,那時候我開始去研究服務科學的領域都是在做些什麼,之後發現到許多和我有興趣的文字AI部分有相關,因此我在撰寫資料時,也提到很多和這個相關的部分,希望自己在研究所中不只是「學習新知」,而是「延續、擴展原本的知識」。而這也是我在面試準備時著重的部分,我會自己去設想各種問題,例如未來AI可能有哪些可以應用在服務科學裡之類的,以及你覺得現有的服務領域當中哪些是可以導入AI的。
心路歷程
大學出身是統計背景,但是在三四年級碰R, Python之後開始有了興趣,於是開始自己去線上摸了很多課程,也去了解了時下很夯的各種神經網路、機器學習什麼的,也打算把這個當作研究所目標去精進更多,但其實現在相關的研究所都還是以資工出身佔大多數,加上自己又是從商院而非理學院出來,再申請方面其實一直都覺得挺挫折,但主任和老師都一直告訴我正是我的背景,我才有和他人不一樣吸引人的地方,讓我能一直這條準備研究所的漫長道路,最後也順利上了清大的服科所,在這裡看到了許多和政大不一樣的東西,讓我非常感謝當時那個在甄戰面前下定決心踏出那一步的自己。

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