[免費中文課程] 計算機概論 -- by 台灣大學開放式課程
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#BasicComputerConcepts #OpenCourses #NTU #Free #eLearning
有不少朋友問:「我沒有程式設計基礎,是否要從計算機概論開始學?」或者是「聽說資料結構與演算法很重要,請問我到哪裡可以修習這類課程?」
我個人的意見是,如果您的目的是想享受用程式語言操控電腦的樂趣,這些「計算機概論」、「資料結構」、「演算法」,倒不必急著在初學階段去碰。我不是說這些東西不重要,就像「汽車修護」之於「開車」,還蠻重要的。但想開車就一定得學汽車修護才行嗎?這個答案恐怕不是必然的。計算機概論等課程也是如此。
但是就是有朋友會強烈要求提供這些課程的免費學習資源,不然他們心理總是有些「忐忑」。這樣的話,我就提供給各位一個「中文、免費」的計算機概論課程。這是屬於「台大開放式課程計畫」下的影片,有心想從「資訊正科班學生所學課程」入手的朋友,可以參考看看!
同場加映由交通大學開放式課程計畫提供的「資料結構」與「演算法」。這些東西如果完全沒有基礎聽起來會有點硬...啃食時請有心理準備 :-P
資料結構: https://goo.gl/3AneDJ
演算法: https://goo.gl/Upcv5l
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【改變,才能擁抱未來】
未來物聯網下的新產品,將徹底改變企業競爭的樣貌。競爭力大師麥可.波特在本期中說:「這可能是第二次工業革命以來,製造業經歷的最重大改變。」本刊去年11 月號中,波特和軟體公司PTC 執行長赫普曼已撰文分析,物聯網的趨勢會如何影響競爭關係、產業結構和邊界、經營策略。兩位在本期更進一步說明,這個趨勢對企業本身的影響,以及應如何因應。
首先,「新關係」產生了;這包括企業、產品、顧客之間關係的改變,從以往一次交易為主的銷售關係,轉為長期用數據分析顧客需求,提供顧客服務的關係。「新組織」也隨之而生;典型的組織結構有多個部門,這些部門平時各自獨立作業,偶爾成立跨部門小組解決整合性事務。但物聯網興起後,典型的組織便行不通了。企業必須無止境地協調產品設計、雲端系統運作、改良服務等,全新的部門因此出現,例如管理所有新資料的部門、管理新的開放式顧客關係的部門。這樣的轉型雖然艱鉅,卻是許多產業必須走的路(見〈波特描繪企業新形貌〉)。
許多企業在擴展全球版圖時,因為未處理好不同文化之間的衝突,最後不但未能從全球化獲利,反而使得維繫企業的核心文化崩解。本期雜誌探討,全球化企業要如何真正從多元文化中獲益。首先應深思的是,到底應維持多少原有文化?答案跟你提供的產品或服務息息相關。荷蘭天遞(TNT)快遞公司在進駐中國後發現,它原本的效率和平等文化並不適用,為了吸引當地顧客,調整為更注重關係和階層。然而,如果身處在極度需要創新的產業,最佳做法可能是忽略當地文化,以保存公司的核心優勢。例如,Google 公司在世界各地都堅持它創新、開放的文化。值得注意的是,不論你選擇維持多少程度的原有文化,都需要建立一套有效的衝突管理工具(見〈文化可以翻譯〉)。
過去三十年來,西方大企業享受了戰後最長、也最強勁的獲利與成長。從1980到2013 年,全球企業稅後營業利益的成長率,比全球的國內生產毛額(GDP)成長速度還要快30%。然而,根據麥肯錫顧問公司的研究報告,西方大企業的榮景可能會在未來十年內消失。這是因為來自兩類競爭者威脅;一是新興國家的公司,一是新創科技公司。這兩類企業以西方大企業始料不及的方式出奇制勝。面對這樣的威脅,西方企業應採取激進的自我破壞,打造更新的智慧資本,並且不再只看短期獲利,而尋找有耐心的資本,建立長期優勢(見〈未來生存戰〉)。台大管理學院院長郭瑞祥教授解讀這個全球化新局對台灣產業的意義。
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資料結構台大開放式 在 資料結構有沒有推的開放式課程- 研究所板 - Dcard 的八卦
系上分兩班,小弟正好選到涼到發抖的班級,越來越覺得不對勁,想要打好資料結構的底子,不曉得網路上有沒有推薦的開放式課程呢,謝謝各位- 資料結構, ... ... <看更多>
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資料結構台大開放式 在 [心得] 無補習台大資管考取-讀書資源分享- 看板graduate 的八卦
【零、服用警告】
注意,本心得文參考價值極低,除非自信考運爆棚(剛好今年有加開名額)以及考試前
被分手的準備與心理素質,一般人不宜輕易嘗試,因此主要是分享讀書資訊的管道。
【一、背景&成績】
背景:貓空大學新聞雙主修經濟系
在校成績約70%
已出社會,有正職工作
一直以來都有想考資訊類研究所的想法,但直到去年六月底才正式下定決心要考資管
所。
選擇資管所的原因是自己沒有上過資工的數學,半年多的時間自己補不上這麼多東西,
因此選擇數學較少的資管所。
平常要上班,但因為公司很廢,在位子上Pending的機會很高,幾乎進辦公室沒事就在
看書/線上課程,基本上可以視為帶薪全職考生(?)加上考運爆棚,再次強調可複製性
極低。
上班時間八點半,感覺就像每天早八進K書中心,有事就做,沒事就看線上課程或拿紙筆
寫考試相關的東西。
在學校時跟當替代役時就會寫寫Python,但大多就跟著網路課程做些基礎東西,平常
有閒有心情的時候會刷刷Leetcode。總體來說有程式底子但不深,資料結構跟演算法大概
是去年七月開始自修。
成績:
英文 計概 MIS 資料結構 面試 結果
台大資管 68 77 25 X 81.29 吊車尾正取
清大資應 73 50 X X X 正取
政大資管 82 60 63 X 差0.3分進面試
科技組
台科資管 X X X X 83.33 面試被刷
【二、讀書資訊】
以下提供讀書資訊
<計算機概論>:
先看過台大于天立老師的計算機概論,補充一些基礎電腦運作知識(一補數、二補數
之類的),後來有去書局看過計概課本,覺得線上課程教的東西比較多就沒有特別買書。
後期基本上就是寫寫考古題,把不會的東西挑出來丟進估狗找答案,除了聽過,可以手寫的也要自己動手寫過。
其他沒什麼好說的,這科基礎把握住,其他就是拚人品。
推薦:
台大于天立老師 - 計算機概論開放式課程連結:
https://ocw.aca.ntu.edu.tw/ntu-ocw/index.php/ocw/cou/101S210
<資料結構/演算法>:
資料結構是先看過交大彭文志老師的開放式課程,但是強烈建議先把C++搞懂再看。我一開始是先看彭老師的課,雖然有其他程式語言的底子,但那時不懂語法也是看到懷疑人生。
後來轉而先去學C++語法,後來再看才覺得好一些。
彭老師的課要看比較麻煩,因此後來我都直接上YOUTUBE找資料結構的影片來學。在此?
薦一個印度老師Abdul Bari的頻道,他有把各個資料結構/演算法的影片分得很詳細,由
淺至深都講得很清楚,而且也會在白板上解釋原理,願意嘗試印度腔英文的朋友可以試試
看,個人覺得看他的影片比較好理解。
另外也推薦Second Round的資料結構與演算法,對於資管來說綽綽有餘,基本上到B樹之
前都有詳細解說跟實作。建議就算自己生不出來,也要跟著他的CODE一步一步自己寫一次
,對於理解會有幫助。
(備註,我有一個台大資工的朋友有借我補習班的書,但Code用書面看很不習慣,因
此後來都是拿來當工具書查詢,主要是拿來備註忘記的東西,再上網查。)
推薦:
Open Home - 語言技術:C++ Gossip
https://openhome.cc/Gossip/CppGossip/index.html
Second Round – 資料結構與演算法
https://alrightchiu.github.io/SecondRound/
彭文志-資料結構:
https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail.php?bgid=9&gid=0&nid=412
Abdul Bari頻道:
https://www.youtube.com/results?search_query=abdul+bari
<作業系統>:
跟板上其他人一樣看周志遠的作業系統,認真刷了大概兩次,但說老實話東西很多很難記,後來就是把大概重要的東西的定義記下來(虛擬機器、排程原理、Paging、Virtual memory、死結等等),實際計算的東西就…呵呵。
作業系統在資管比重不高,後來有點半放棄狀態,到後期就是時不時問一下自己記
不記得某個東西的定義,忘記就再查再寫一次。
推薦:
Mr. Opengate
https://mropengate.blogspot.com
清大周志遠老師 – 作業系統
https://ocw.nthu.edu.tw/ocw/index.php?page=course&cid=141&
<網路>:
清大黃能富老師的計算機網路概論刷個三次,OSI模型各階層代表的意思與代表機器(
如hub、switch、router)搞懂,協定能記就記(HTTP、POP、SMTP、LDAP等等等等超級多
,至少重要的幾個要知道),CSMA/CA、CSMA/CD要知道是在幹嘛、實體網路線的差異、
WIFI序號代表的意義等等。
比較難懂的是虛擬IP分配的部分,有些網路上的資訊有點矛盾,但最好還是把他搞懂
,政大跟台大都有出過。
後來發現課程後半部分(例如網路spanning tree建構等)很少出來,可以參考,但說實話報酬率不高。雖然這次清大有考到三方交握,完全忘記,直接送他XD。
推薦:
清大黃能富老師 - 計算機網路概論
https://www.sharecourse.net/sharecourse/course/view/courseInfo/1406
鳥哥的 Linux 私房菜
https://linux.vbird.org/linux_server/0110network_basic.php
<MIS>:
這科真的很玄,老實說我沒辦法給什麼建議。我自己買了Lauden中文版,認真從頭到
尾看了幾次,後期有事沒事就翻一下。
今年台大剛好考了傳統的東西,所以有些東西可以寫(雖然還是考很低),要是像前
幾年那樣考機器學習、認證授權什麼的,也一樣只能拚人品。
推薦:
平常多看一些資訊相關的東西會對寫東西有幫助。因為本身是新聞系的,瞎掰寫文章
算還蠻有經驗的,主要還是看老師吃不吃你的電波吧,這邊就不多推薦什麼了。
建議大家多看看資訊類新聞,像是今年台大就考5G、VR之類的東西,這個真的就是生
命的累積,你永遠不知道看得廢文何時會幫助到你。
<英文>:
這個就隨緣,平常沒事都在聽英文節目,因此語感應該還行,沒特別準備,基本上單
字部分有拿到我都當作撿到,主力放在閱讀跟文法克漏字。
【三、總結】
這篇並不是要推薦大家不要補習,而是給大家一些念書找資訊的管道,GOOGLE很好用,
可以多查多看。
總體來說,資料結構/演算法還是占比很大;計概的部分就是要靠自己平常的閱讀量,
我每天公司沒事的話會讀個七八個小時(對,敝單位就是這麼廢),騎車通勤的時候用
睡,平均下來一天會讀個8-9小時。
沒有特別安排什麼讀書計畫,但就是跟著課程把所有東西讀過,能搞懂就搞懂,能手
寫就手寫,所有的資料結構演算法的CODE都打過,腦中就會有印象。
先搞懂原理,再打CODE會很有幫助。即便寫考古時只叫你寫虛擬碼,最好還是用C++實作
過,會發現很多讀書時沒注意到或是自己覺得很簡單的盲點。
對我來說最重要的是準備時就要隨時利用零碎時間讀書,去年即使出差時也是會用手機
最後還是要保持心態不崩壞,準備面對失敗的勇氣,你付出的時間與努力會給你答案
。
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