國營聯招 統計資訊心得分享｜115天在職統計資訊榜首，成功轉職一圓AI大數據夢！
115天在職考取國營統計資訊榜首，太強啦！
陳O銓
考取：國營聯招-統計資訊(錄取分發台灣自來水公司)
畢業校系：私立長庚大學 資訊管理學系
報考國營事業招考的動機：
在金融業從事資訊工作五年，擔任程式設計師與系統分析師，在某次接觸AI專案後，重新燃起學生時代喜歡做資料分析相關的興趣，於是興起想要辭職轉換跑道，想從事大數據分析相關領域的工作，但轉職需要花很多時間成本、金錢去學習新的知識，在朋友的推薦與鼓勵下，輾轉得知國營事業聯招有「統計資訊」類組，工作內容為大數據分析，未來工作也會提供不少相關教育課程，最重要的是，國營事業上下班穩定，不像金融業爆肝工作，聽完非常心動就報名準備此次考試了。
報考國營事業招考的動機：
選擇TKB的理由：
因考科中有統計學，所以想要找統計學權威的補習班，在多方比較下，發現TKB的統計師資群最為堅強，所以首選TKB。
最感謝的TKB老師：
在現今AI大數據、資料經濟時代下，統計學是機器學習及資料分析的基礎，而張翔(廖崇智)老師的名言：「統計是劍」，更是呼應未來立志要往這方面領域發展的人，唯有將統計學打好基礎，再往上疊床架屋學新的知識才會事半功倍；教學淺顯易懂能快速吸收，輔以解題技巧，上完後有如醍醐灌頂，此外，課程中老師也會不時勉勵我們，實力是靠一滴一滴地努力累積，而不是一蹴可幾，鼓勵我們不要放棄！TKB資料庫老師搭配課程提供滿滿的考古題，是上考場前很好的磨練素材，可以幫助提升經驗值；劉逸(劉信義)老師的程式設計及資料結構課程時數較短，加上課程內容契合國營事業及高普考方向，非常適合短期準備的考生！
國營事業考試準備要領：
科目
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題型
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準備方向
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掌握原則
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國文(10%)
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作文
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-
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秉持破題與起承轉合，記得寫滿六七百字以上並千萬不要零分為原則。 |
英文(10%)
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單選題(*倒扣)
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考前我保持每天做補習班發的「公職英文」十題選擇題來訓練題感，並整理不會的單字及文法。 | 1.需小心倒扣，沒把握別亂猜。 2.今年雖然沒有均標，但也千萬別零分。 |
專A(30%)
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單選題(*倒扣)
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統計學(50%)：對照著「提綱挈領學統計」內容、張翔老師課程，以及搭配考前衝刺30天的題庫及考古題準備，拿40%以上不是問題。 | 範圍固定只考敘述統計、機率與分配、抽樣分法、估計與假說檢定、變異數分析、迴歸分析、卡方檢定。 |
| 巨量資料資料概論(50%)：因範圍太廣且補習班沒有對應考科，所以準備方式建議為整理考古題，參考用書為施雅月的資料探勘、Sebastian Raschka的機器學習等，其餘不足的部分由GOOGLE補足。 | 涵蓋大數據、機器學習、深度學習、資料探勘、Python、R、Hadoop等。 | ||
專B(50%)
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申論題
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程式設計：跟著劉逸老師的程式設計與資料結構課程及補充教材準備外，還會自己用python及java練習coding。 | 會考1題程式實作題及1-2題的資料結構。 |
| 資料庫：只要跟著TKB資料庫老師的課程及教材內的考古題準備，此部分就可以穩穩拿分。 | 必考1大題SQL，今年還出現ER model題型。 | ||
| 資料探勘：為資料庫中的資料庫探勘章節做延伸，配合考古題整理筆記。 | 大概會考2-3題，涵蓋機器學習、資料探勘等，過去的題目有關聯規則、決策樹、KNN、KMEANS、貝式分類等。 |
國營事業招考口試題型：
1.自我介紹。2.當數據出現遺漏值該怎麼處理？
3.若有一組關於漏水率相關原因的時間序列資料，並已知當某些因子超過某個門檻代表極有可能漏水，請問該怎麼用機器學習或統計方法分析？
4.在大數據分析上使用套裝統計軟體與純程式語言的優劣比較？
5.在大數據分析的專案中，若團隊中每個人背景語言不同該怎麼辦？
認識國營統計資訊組
準備國營事業招考的心路歷程分享：
由於辭職準備到考試期間不到四個月，所以要在短時間內上完及消化所有課程，是個艱鉅的挑戰，除了要調整心態、排除一切雜念，並要立下一次就要上榜的決心，安排讀書進度表，按表操課不斷的消化課程內容及勤做考古題，也要適度休息，避免彈性疲乏，唯有堅持到最後才是致勝關鍵。IM狀元每次看到同學的心得都覺得很感動
同學為了達成上榜的目標，努力不懈的準備考試，更重要的是，在這過程中他們遇到了TKB百官網公職，提供完善的課程與堅強的師資群，讓他們在對的方向中準備考試，最後成功在短短幾個月內上榜
這些同學都做到了，你有什麼理由說＂不＂呢？
快來TKB百官網公職，讓IM狀元幫你們一把↓↓↓
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