我為什麼教資料探勘

學校推動三化課程，縮減必修課程的總學分數，改成模組化讓學生選擇，以便學生發展自己的興趣和專長。原本下學期的必修課作業研究因此變成選修，所以勢必得開發新課。

資管系的課程可以分成三大類，分別是數學、管理、和資訊。教數學的經驗不太美好，下學期我已經教生管，所以想教資訊類的課程。說實在的，資訊非我專長，所以選擇有限。

原本想教網頁設計。我教 Java 時，出了一個身分證檢驗的作業。在不懂 JavaScript 和 HTML 的情況下，想把它改寫成網頁；我英文閱讀沒有問題，分幾天除錯 (debug)，總共花了十個小時才完成。一般學生學不會的原因便是太容易放棄，看到一個錯誤，無法靜下心花一個小時來處理之；或者看懂英文的網路資料，以幫助解決問題。所以需要寫程式的課也不容易教。

我一直都有吸收相關的新知，例如閱讀哈佛商業評論 (Harvard Business Review)、商業周刊、相關書籍、專業研究論文等等，發現資料的處理和分析非常有潛力，業界的人力需求很大，便著手了解資料探勘的相關問題。一般而言，需要領域知識以了解產業的問題，接下來是做資料的數學分析，例如統計和作業研究，最後使用程式 (R) 實現之。這三方面我都有一點點的基礎，所以才決定開這方面的課程。

但是，準備課程的過程中還是耗費大量的心力，單是找到滿足上述三條件的課本就花了好一陣子。針對教科書中描述不清的地方，依慣例使用其他的資料以補其不足，所以花了整整一個寒假和一個學期才完成相關內容。該班的教學評量給我 4.58 分，總算有一門課高於全校平均。

去年教的時候，發現有一些可以改進的空間，例如作業的內容、期末報告實施的方法等等，準備在下學期的課程中改進之。下學期也將在研究所開類似的課程，勢必得增加一些新的內容，所以現在也積極地研究一些有趣的問題，例如線上廣告和深度學習 (deep learning)。也發現了機率統計、線性代數和最佳化 (optimization) 在許多問題的應用，再一次印證基礎訓練的重要性，可以幫助一個人的終身學習；如果以後重新教這些課程，將增加這些有趣的應用。

這是當大學老師迷人之處，可以做自己喜歡的事情，也有選擇的自由。透過圖書的推薦和相關的論文期刊，讓我們可以在不需要經費的情況下，發展新的專長與能力。

有一回，準備本文探勘 (text mining) 的上課資料時，面臨到編碼的問題，導致無法執行。我用土法煉鋼的方法避免了該困難；但是，近二千筆資料中，執行結果還是和課本差一筆資料。就將該問題放在系上老師的臉書專頁，不到幾分鐘，林青峰老師便告知應該使用哪種編碼，便順利解決該問題。這也是大學工作迷人之處，有許多具有高度專業知識的同事，可以尋求他們的幫忙。