撰文者／徐偉成
TibaMe AI 資料科學家全方位學程，提供有志學習或進入這領域的人， 一個完整的自學平台，每週照著課表線上課程及練習程式碼範例，都會學到屬於自己的內功心法。
以我自身為例，我是生醫科技業研發人員，以前專長是積體電路技術，非資訊科學專業，利用每天下班後自修兩到三小時，努力跟上課表進度及每次直播課程，準時交作業， 終於順利結業，下一步就是將學程學到知識用到專業上， 擺脫資訊能力不足的窘境。
在學程過程中感覺很辛苦很累，看到 Bugs 很挫折，這都是很正常的，千萬別放棄，請想想報名時的初心，繼續堅持，就會發現目標就在不遠處。
1、學習內容與規劃層面：
每一堂課程內容完整，將每個重要觀念做詳細說明，明白架構跟觀念，再提到程式碼實作。先建立觀念體系，程式碼就比較容易理解也提供參考訊息自行搜尋跟學習，日後複習跟進階就比較容易。
2、老師教學與助教協助：
老師教學方面 – 不論是預錄或是直播課程，感受到老師教學是很有熱誠的，將架構說明得很清楚，方便課後複習很容易抓到重點，也掌握到每種觀念發展走向。
助教協助方面 – 在直播課程前提醒必完成的課程，是很重要的，只有提早準備, 直播課程時就能抓到重點。
3、系統支持與問題解決：
這系列課程對學員最友善的一點是不論在個人電腦上架設 Anaconda、Python 及相關套件或是雲端 Colab 上機操作均有詳盡說明，只需按步進行即可完成。此方式導引新手入門有極大助益,，不若以往經驗,，架設系統時，耗費太多功夫，學習方向失焦。即便是線上教學，對問題解決提供完整說明, 沒有距離感。
4、學習前後收後與差異：
學習前 – 感覺對資訊科學及 AI 是既期待又怕受傷害不知道是否能學到或是沒明確的目標,，沒太多自信。
學習中 – 跟著老師教學導引，逐漸建立自信學習。
學習後 – 對資訊科學及 AI 更有興趣，腦中建立學習圖像，進階就能靠自己實作去努力了。
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