專家介紹
目前就讀「陽明交大統計所碩士班」。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7年以上的教學經驗(詳細可見【案例分享】)。另外，也有5年以上協助個人撰寫客製化程式的經驗，主要撰寫的程式包含「網路爬蟲」、「股票分析互動儀表板」、「辦公室自動化RPA」、「LangChain語言模型應用」、「機器學習模型」。目前主要開設「程式設計」相關課程，主要以「Python語言」為主 (其他如C語言、Dart (Flutter框架)、SQL等，若有興趣也可洽詢老師)。學生組成包含「初次學習程式語言的國高中生」、「想要轉職或是開發自己應用的上班族」等。我認為家教課程最大的優勢在於可以根據學生的學習目標、學習目的，客製化教學內容。因此，不管是想要好好扎實學好程式，或是只希望可以完成特定應用，而不希望有太大負擔的同學，都可以來聯繫我聊聊學習程式的目標、為什麼想要學習程式。我會根據學員的目標，去搭配相關的課程內容。讓學生可以透過家教課程，真正的快速、有效率的達成自己想要達成的目標。歡迎使用平台訊息功能、電話聯繫洽談細節。(平日繁忙，無法隨時接到電話，敬請見諒。建議先使用平台訊息功能，詢問並預約電話初談，謝謝!)
【初談】(免費)
請透過平台私訊預約初談時間。老師會透過初談了解學生的背景、學習程式的動機、目標。在之後試教時，會準備完整的課表安排 (每週上課內容規劃)。
【試教】(共500元)
首堂試教時間為2小時，包含軟體安裝及課程規劃講解(1小時)、實際試教及案例分享(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。
【正課及付款方式說明】
● 課程原則上以4堂為1期，每堂1.5小時。
● 繳費方式為: 第一期每堂課前繳交該堂學費 (1.5小時)。第二期開始，需於第一堂課前，一次繳交整期費用 (6小時)。
● 學生可選擇總時數24小時 (4期)、36小時 (6期)、48小時 (8期) 的課程規劃，老師會依照總時數、學生背景、目的等，去安排課表 (上課過程仍可持續調整)。
● 以上每堂時數、總時數等需調整同學，或是有其他需求的同學，可洽詢老師。
【課程規劃說明】
包含Python基礎課程、Python進階課程、機器學習、深度學習、機率及統計學、商業智慧儀表板、資料庫等。根據學員情況，會進行不同內容的搭配。有時也會根據需求搭配部分C語言或其他程式語言。
● 學員案例1 (完全沒有程式設計經驗的高中生，6期課程): 4期Python基礎 (含程式設計、電腦科學基本概念) + 2期資料分析及機器學習基礎。
● 學員案例2 (上班族希望可以完成工作上辦公室自動化程式，本身無程式經驗，4期課程): 1期Python基礎 (最基本概念、語法) + 2期個人自動化程式開發 (手把手帶著開發) + 1期Python基礎加深。
以上課程規劃，會在試教時就提出。在上課過程中仍可隨時和老師反應，進行內容調整。例如下面的這個案例，學生一開始是4期課程，後來調整為8期。
● 學員案例3 (上班族希望可以完成工作上辦公室自動化程式，本身無程式經驗，4期課程 -> 8期課程): 1期Python基礎 (最基本概念、語法) + 2期個人自動化程式開發 (手把手帶著開發) + 5期 Python基礎完整講解 (在開發完學員的程式後，學員對程式產生興趣，希望可以較完整學習程式的基礎)。
若學員無程式設計經驗，或是程式設計仍有進步空間，原則上都會搭配「Python基礎」課程。根據學員需求，可以在課程中安排(小)專案，進行手把手的應用專案教學、開發。
【教學方式】
1. 針對學生的背景、學習目標，客製化教學(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. 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。
【教學理念】
學員想要找尋家教，不外乎希望可以「有效率」的「達成自己的目標」。我認為與其很死板的訂定好固定的教學內容，不如保持彈性，教導學生需要知道、足夠完成目標的內容。過去的我也常常會希望可以把很多程式相關知識、技能，都帶給同學。然而，現在的我認為與其將各種混雜的技術，全部一股腦的灌輸到學生身上，帶來不必要的壓力、負擔、不效率。不如就根據學員的需求去教學，這樣不但學員可以開心的學習，也更能夠對程式發展出興趣，並且能更有效率的達成學習程式的目的。這也是我認為「私人家教」相對於「補習班」最大的優勢。不只在教學方式 (速度、講解深度、範例種類等)可以客製化，在整體教學內容設計上也可以客製化。
【1對1私人家教相對於補習班的優勢】
1. 根據學員狀況調整教學方式，使學員更容易理解課程內容。
2. 根據學員狀況調整整體教學內容，更有效率的達成原先學習程式的目標。
【收費方式】
於初談及試教時、試教後討論。由於課程內容客製化，不同的安排會有不同的報價。主要價格差異為老師準備講義、備課所需花費心力的差異。Python基礎課程的教學堂次，原則上為每小時1,000。搭配的其他進階、應用課程、專案手把手教學，價格約為每小時1,000 ~ 2,000不等。若上課過程有調整課程規劃，會根據狀況調整後續課程報價。
【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。
【相關經驗】
● 學歷
- 陽明交大統計所碩士班 研究生(2023/9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
- 程式家教及講師 (2018 至今)
- 客製化程式開發 (2020 至今)
- 陽明交大統計所研究助理 (2023 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)
● Python公開套件開發
- NextRNGBook (v0.1.0 開發人): 使用C語言、Cython、Python撰寫亂數產生器套件。
● 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。
