📚 技能樹與技術偏好
1. 技能樹
- 💻 程式語言：熟練掌握 C、Python、Java，能夠編寫高效程式碼，解決各種程式設計問題。
- 🗃️ 大資料處理與分析：熟悉 Spark、Hadoop、MapReduce 等大資料處理技術，具備處理海量資料的能力。
- 📊 建模能力：熟練使用 Matlab、Stata、SPSS 進行資料建模，能夠在實際專案中應用統計和資料分析方法。
- 🔗 演算法與圖論：掌握多種圖演算法，如 DFS、BFS 等，理解圖論在資料結構中的應用。
- 🤖 機器學習：瞭解常見的機器學習演算法（目前正在上課）。
2. 技術偏好
- 🧮 資料分析：對 Spark、Hadoop、MapReduce 等大資料處理分析技術有較高的熟悉度，尤其感興趣並希望在該領域深入探索。
- 🔍 資料探勘：資料探勘技術的應用在大資料和機器學習領域尤為關鍵，我希望透過更多專案積累經驗，提升挖掘有價值資訊的能力。
- 🤖 機器學習：目前正在修讀機器學習課程，對各種演算法（如監督學習和無監督學習）有濃厚興趣，希望進一步理解這些演算法的理論和應用。
3. 程式碼量
- 🖋️ 目前累計程式碼量已達到一定規模，主要集中在資料分析、演算法實現和大資料處理等方面。透過編寫和最佳化演算法，不斷提高程式碼效率和可維護性。
4. 期待的收穫
- 🎯 掌握軟體開發的核心技能：不僅限於理論學習，更希望透過專案實踐，應用於實際場景。
- 🌍 拓寬技術視野：在資料科學、機器學習和大資料分析領域，深入研究相關前沿技術。
- 🚀 為未來發展打下基礎：透過學習積累，明確未來職業方向，爭取在未來的研究或工作中靈活運用這些技術。
📖 軟體工程學習指南
1. 概述
軟體工程是一門研究如何以系統化、規範化、可量化的方式開發和維護軟體的學科，旨在提升軟體的質量、縮短開發時間、降低成本。學習軟體工程將幫助學生掌握從需求分析到軟體維護的全過程。
2. 學習目標
- 🔍 理解軟體開發生命週期的各個階段，包括需求分析、設計、編碼、測試和維護。
- 🛠️ 掌握不同的軟體開發模型，如瀑布模型、增量模型、敏捷開發等。
- 📄 學習如何進行需求分析與規格說明，編寫詳細的文件。
- 🧩 熟悉常用的設計模式，如單例模式、工廠模式等。
- ✅ 理解軟體質量保證方法，包括測試、程式碼評審、持續整合等。
- 📝 學會使用版本控制系統，如 Git。
- 📋 瞭解專案管理工具及方法，如 JIRA、Trello，以及敏捷開發實踐（如 Scrum）。
3. 核心概念
- 💡 軟體開發生命週期(SDLC)：涵蓋從需求分析到軟體維護的所有階段。
- 🛠️ 開發模型：包括瀑布、增量、迭代和敏捷等。
- 📝 需求分析：識別和記錄系統需求。
- 🏗️ 軟體設計：高層次和詳細的設計，如系統架構和模組設計。
- 💻 編碼與實現：基於設計文件編寫軟體程式碼。
- 🧪 測試：包括單元測試、整合測試、系統測試等，確保軟體質量。
- 🔧 維護：軟體釋出後進行的修復、更新及最佳化。
4. 推薦學習資源
- 📚 書籍：
- 《程式碼大全》
- 《設計模式》
- 《人月神話》
- 🌐 線上課程：
- Coursera 的“軟體工程”
- Udemy 的“軟體開發生命週期”
- 🛠️ 實踐平臺：
- GitHub、LeetCode、Hackerrank（用於程式碼實踐和專案管理）
5. 學習策略
- 🧠 理論與實踐結合：在學習軟體工程的過程中，儘量透過實際專案加深理解。
- 🤝 團隊協作：透過團隊專案的方式學習軟體開發的流程和溝通技巧。
- 🌍 版本控制與協作工具：學習如何使用 Git 進行版本管理，練習團隊開發的協作流程。
- 📝 不斷總結與覆盤：定期對所學知識進行總結，確保對知識點的系統掌握。
分析這份學習指南是否合理、是否對你有幫助：我覺得沒啥用，因為我不聽。