從技術到研究 -- 資訊專家 華屬 訪談 (四)

訪談後問答：
Q: 關於「數學」(包括統計、機率)在資訊業界領域的重要性，似乎在訪談中，一次說到它們在業界用不上，一次說到它們在日後的實務中很重要，我目前在記錄中的說法是否合適，是否可再補充說明?
A: 在業界大部份要求你的功能可以正常運作，往往時間是首要考量，至於需要花費大量的時間重新去改良方法，套用更多數學理論或國外學術研究結果，則普遍在業界並不是受到允許的狀況。同樣是代工思維，一切由國外的標準(spec.)為歸依，照做就好了。

演算法如何影響我們的世界
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    然而，數學對學生而言並不是拿來考試而已，它在電子資訊領域是很重要的基礎，離散數學，線性代數，機率與統計進而到演算方法，都是再基本也不過的數學概念。
    但如果這些基礎學得好，則這些東西可以幫助你在實務的過程中，無形中套用到你的研發設計。更簡單的例子，例如: 統計的知識便可以在客戶資料分析的當下派上用場，而學習統計必先接觸過機率，這些基礎都沒有學好，便無法知道分析背後的原因與結果代表的意義。
    如果沒有線代的基礎，那便不知有種SVD矩陣化減可以協助用來降低矩陣資料的維度，大量減少記憶體空間的使用。
    同樣的概念一樣可用在硬體設計上，數位邏輯基礎知道2元資料(Binary)左移1個位元(bit)，便可以做到乘2的效果，這都是一些很基本但無形中可以派上用場的小常識。
    只知道照作而不知原理，便無法活用。

科技：一部史詩
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Q: 你有工作經驗後才讀碩士班以及博士班，這樣子的優點與缺點何在；工作經驗對於深造求學有什麼幫助?
優點:
• 知道自己要學什麼東西，很多大學生都不知未來什麼是他要拿來吃飯的傢伙。
• 更珍惜在學校學習的機會，在學校外面，學習課程都很貴，師資也不見得好。
• 可以很快把理論連結及用應到實務。
• 知道業界未來需要的能力是什麼。
• 知道自己是為何而升學，不是盲目追求學歷和title。
缺點:
• 社會壓力。社會主流想法是，一口氣完成學業，之後就全力賺錢。工作後再回學校，家庭和週遭的人不一定肯定或支持，也要放棄很多適人看似不錯的機會。
• 經濟壓力。若比較年長，常常已經有家庭，或是要奉養父母，這時要停下賺錢的腳步，比較辛苦。此外，科技業中，要百萬年薪不是困難的事情，離職讀書也有很高的機會成本。