專家介紹
目前就讀「陽明交通大學 統計學研究所 碩士班」。過去曾在「富蘭克林證券投顧」擔任「資料科學顧問」，使用Python進行自動化程式開發、視覺化儀表板設計、預測模型建立、資料/統計分析報告。過去我有「Python程式語言」、「國中數學」、「微積分、統計學等大學專業科目」的1對1、1對多的教學經驗(詳細可見【案例分享】章節)。希望有機會可以為您服務，各課程皆提供「自編講義」，並且會依照學生學習目標、學習目的，客製化講義內容，希望可以讓學生上課的效益達到最大化。
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【自編講義/教材導覽】
1. Python課程教材導覽影片:
請見「聯絡資訊」的YouTube網址。
2. Python課程教材截圖:
請見「照片/影片」區段。
3. 統計學研究所升學考試輔導-小考、補充講義截圖:
請見「照片/影片」區段。
【試教】
首堂試教時間為1~2小時，包含課程規劃講解(1小時內)、實際試教(1小時)。依照過去經驗，希望學生能空出完整的2小時，以完整體驗內容。
● 試教費用: 總共500元
● 地點:
1. 預計上實體課程的學生: 學生方便的地點。首次試教建議可以預約學生方便的咖啡廳等公共場所。
2. 預計上線上課程的學生: 線上試教。
【授課科目說明】
● 程式語言-Python
目前提供以下課程:
1. Python專案開發實戰班(無基礎可，但如果有一些其他程式語言，或Python撰寫經驗會更好)
2. Python基礎程式設計(無基礎可。適合完全無撰寫程式或Python經驗，或是Python撰寫的初學者)
3. Python基礎程式設計 X Pygame遊戲設計(無基礎可。適合完全無撰寫程式或Python經驗，或是Python撰寫的初學者)
4. Python數據分析及機器學習(無基礎可，但如果有一些其他程式語言，或Python撰寫經驗會更好)
5. Python商業智慧儀表板(無基礎可，但如果有一些其他程式語言，或Python撰寫經驗會更好)
6. Python進階程式設計 (建議有基本Python撰寫能力)
7. 其他課程及客製化課程 (e.g., 網路爬蟲、APCS輔導、不同課程客製化搭配等)
● 程式外包(不教學，僅協助開發程式)
請私訊洽談報價。
● 大學部初等微積分課程(數學系、統計系、商管科系...)
1. 轉學考、研究所升學考試輔導。
2. 大學修課輔導。
3. 高中生先修。
note. 台大數學系的大一微積分包含高等微積分範疇,目前沒有講授。
● 大學部統計學(數學/統計系的機率論、統計方法、數理統計、應用統計等科目 | 其他科系的統計學、商用統計學等科目)
1. 轉學考、研究所升學考試輔導。
2. 大學修課輔導。
3. 高中生先修。
【教學方式】
1. 針對學生的背景、學習目標,客製化教學方式(深入程度、補充內容、練習題目類型及數量)。
2. 著重觀念講解,讓學生真正理解學科背後的原理,並培養對該學科的好奇心、興趣。
3. 課程皆提供「自編講義」。另外,也可以使用指定教材主講,並且仍提供「自編講義」予學員做為參考。
【收費方式】
(以下為1對1課程報價。程式外包(不教學，僅協助開發程式)、解題老師、機構講師合作、演講邀約、短期密集班、其他特殊需求等，請私訊洽談報價)
1. Python系列完整中長期基礎、應用、進階程式設計課程 (專案開發實戰班除外)
● 收費:
A. Python基礎程式設計: NT$ 1,000 / 小時
B. Python基礎程式設計 X Pygame遊戲設計: NT$ 1,000 / 小時
C. Python數據分析及機器學習: NT$ 1,200 / 小時
D. Python商業智慧儀表板: NT$ 1,200 / 小時
E. Python進階程式設計: NT$ 1,200 / 小時
F. 其他課程、客製化課程 (請私訊洽談報價)
● 套裝課程預付全額、大量預付全額提供折扣優惠，相關規定(繳費規定、請假規定、試上期、優惠折數等)，請私訊洽談。
2. Python專案開發實戰班:
● 費用包含A.學費 + B. 專案開發費用。根據不同專案，以及學生的程式基礎等，會有不同的報價。請私訊洽談報價。
3. 數學統計相關課程:
● 請私訊洽談報價。
【經驗描述】
● 學歷
- 陽明交通大學統計學研究所 碩士班 研究生(2023/9正式入學)
> 2022/11 甄試錄取
- 東吳大學 會計學系 雙主修 財務工程與精算數學系 (2016/9 - 2020/6)
> 系排名: 1/250 (0.4 percent)
> 8次書卷獎
> 實得學分數212學分,並準時4年畢業
> 畢業成績: 94.67 / 100
● 工作經驗
- 1對1程式家教及講師 (2018 至今)
- 富蘭克林證券投顧 資料科學顧問(9 mos full-time)
- 東吳大學巨量資料管理學院Information Fusion Lab 研究助理( 1 yr 9 mos part-time)
● 大學時期相關科目成績
A. 數學類
- 微積分(會計學系, 3學分, 單學期): 94分
- 微積分(財務工程與精算數學系, 上學期4學分 + 下學期4學分, 全學期): 99分 & 92分
- 高等微積分(一)(數學系, 4學分, 單學期): 99分
B. 統計類
- 統計學(會計學系, 上學期3學分 + 下學期3學分, 全學期): 99分 & 98分
- 機率(財務工程與精算數學系, 上學期3學分 + 下學期3學分, 全學期): 100分 & 100分
- 高等統計學(財務工程與精算數學系, 3學分, 單學期): 98分
- 統計推論(一)(財務工程與精算數學系, 3學分, 單學期): 96分
- 迴歸分析(財務工程與精算數學系, 3學分, 單學期): 99分
- 應用統計(財務工程與精算數學系, 3學分, 單學期): 92分
C. 程式類
- 金融應用程式設計(金融科技學程, 上學期2學分 + 下學期2學分, 全學期): 93分 & 95分 (班級第一)
- 程式設計(財務工程與精算數學系, 3學分, 單學期): 100分
- 計算機概論(財務工程與精算數學系, 3學分, 單學期): 96分
- 資料庫管理(資訊管理學系, 3學分, 單學期): 100分
D. 數據分析類
- 資料探勘(巨量資料學程, 3學分, 單學期): 100分
- 大數據分析(金融科技學程, 3學分, 單學期): 93分
【案例分享】
1. Python基礎程式設計 + Python數據分析及機器學習 1-1教學 (線上)
-人數: 1名。
-教授對象: 中正大學大三學生。
-學習目的: 沒學過程式語言想要嘗試、增進個人能力。
-時間: 每週1次2小時,持續約2年。
-教學狀況: 由於學生並不是以考試為目的,而是增進個人能力。所以教學時使用「自製講義/教材」,依照學生當下學習狀況、興趣,彈性的編輯、調整講義/教材的內容,並盡量給予學生一些不一樣的觀點,去看待一個課題。同時也鼓勵學生於課程中提問、討論不同的課題。希望可以讓學生真正懂程式以及數據分析的原理,並且對這個學科產生好奇、興趣。
-最終結果: 教學後學生相當滿意。我們從基本的Python語言,講授到如何用Python做數據分析、數據處理、機器學習等。學生在大學課程中的報告(使用Python進行統計、數據分析)也拿到了相當不錯的成果。而畢業後也到外商金融公司,用Python等程式進行自動化、商業智慧等全職工作。
2. Python基礎程式設計 1-1教學 (線上)
-人數: 1名。
-教授對象: 高二學生。
-學習目的: 沒學過程式語言想要嘗試、增進個人能力、之後想要朝程式方向發展。
-時間: 每週1次1.5小時，總時數48小時。
-最終結果: 從0開始將Python的基礎全部學完。學生從一開始不知道程式是什麼，到後來對於程式有一定的了解，並且產生興趣，希望未來能夠往程式、電腦領域發展。
3. 大學專業科目考前重點講解 1-多教學 (實體)
- 人數(5~20人)
- 科目: 微積分、統計學、經濟學、會計學(初等、中等、高等、成本)、金融應用程式設計...
- 時間: 各專業科目期中考、期末考前,針對考試範圍開課進行講解(1對多),實際上課時數會因為科目範圍大小而不同,通常一個科目的期中或期末考前,總時數落在5~10小時間。
- 教學狀況: 講解方法主要以觀念、延伸想法為主,讓大家可以真正理解學科內容。
- 最終結果: 參與上課的同學們表示相當有幫助,聽完後可以真的理解觀念,回家練習題目、複習更有效率。從大一上學期開設課程後獲得極高評價,之後每學期一直到畢業,各個專業科目期中、期末考前都有開課,且人數皆維持在一定的數量(5人以上; 5~20 人)
4. 國中數學 1-1教學 (實體)
- 人數: 1名。
- 教授對象: 國中生。
- 學習目的: 成績提升。
- 時間: 共6個月。前3個月每週2次,每次2小時。後3個月每週1次,每次2小時。
- 教學狀況: 學生對於數學的基本觀念,比較沒有辦法於學校上課時就快速吸收。因此在家教授課時的教學方式,以基本觀念講解為主,不大量練習題目,而是慢慢講述,讓學生真正懂觀念。透過一些基本例題講解的輔助,確認學生有無真正了解觀念。在確認學生確實了解觀念、展握基本題型後,再慢慢加深難度去練習一些進階題型。
- 最終結果: 學生成績有明顯進步(平均40分 -> 平均70分),家長非常滿意。
5. 國小/國中/高中數學補習班 助教 (實體)
- 教學狀況: 協助課堂老師進行一些小觀念教學、課堂練習題目時間協助1-1講解同學不會的題目、課後解題並線上講解(訊息講解、通話講解)。
- 最終結果: 補習班老師、主任非常滿意,認為整體教學品質提升。學員反應也非常良好。
