統計營心得

9/3、9/4在中研院連續上了兩天統計營的課程，結束後一身疲憊，還得忙於開學的瑣事之中，有待日後再有條理地整理每位講者的講課內容，如果到時候心血來潮再上來分享，在這個還未把所見所聞都細細咀嚼完畢的當下，打算先簡單紀錄一下比較即時的想法。

大約是在六月的時候，看到同個高中畢業讀台大的同學報了中研院的人類營，於是便試著搜尋看看自己感興趣的領域有沒有類似的活動，一開始查了經濟所，然而沒有收穫，反倒是得知了統計營的資訊，考量到自己尚未確定未來的方向，且修過一些統計、電腦科學、數據分析的課程，便著手準備報名，後來也很順利錄取了。

首場講課的主題是"A short tour to neural networks and AI"，但我想在此著墨的是講者所分享他對「聽演講」的觀點，不曉得是不是為了鼓勵台下聽不懂專業細節的學生，他表示自己以前聽演講或參加研討會時，會希望自己能搞清楚所有技術細節，未能達成時總是十分挫折與痛苦，直到Stanford的Emmanuel Candès改變了他的思維。他告訴我們，聽演講時毋須去想細節，重要的是去抓住重點，擴展視野，帶給自己不同的想法，得到impact才是最要緊的。我認為套用到學校的課堂上亦是如此，平時上完課覺得自己掌握得不夠細總會讓我感到挫折與不安，這樣的觀念可能需要改變，退一步專注在理論架構、如何思考的邏輯，細節的部分由課後補足，倒也沒什麼問題，雖然上課時也得抓得到重點就是了。

第一天下午的三堂課都相當精彩（因為這裡我還能聽懂的關係吧），分別涵蓋了公衛領域的應用、因果推論、working with data的挑戰，其中對我來說最直接受用的是因果推論的課堂，藉此釐清了許多不足的統計觀念。不過從第二天早上的visualization後半段到下午的兩堂課，幾乎就沒有我可以聽懂的部分了，連掌握基本的架構或想法都有困難，還被許多公式跟專有名詞連番轟炸，覺得有些喪氣，每次意識到自己書讀太少時總讓我很難受，不過這也來這裡的目的之一吧，看看天有多高才會知道自己處在那裡，長期來看未嘗是件壞事。

整體來說，兩天的課程下來聽得懂的大約只有五成，但領教到了資料科學的廣泛應用，對還沒決定未來方向的我而言，這種運用範疇甚廣的知識或許是一種很好的選擇。同時，由於好幾位講者都在課堂中談及線代的使用，讓自己更確定新學期要去資工修線代。雖然僅有兩天的時間，然而也或多或少沾染上了一點學術氛圍與增進了些許讀書、做研究的動力，立即的改變可能不太顯著，但我想，每個人都是在一點一滴的潛移默化之下緩緩蛻變成不一樣的人吧，願未來能因此有所成長。

附上一張統計營前幾天去十分玩的時候拍的貓，好喜歡貓的背影跟鐵道形成的慵懶感。