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《寫程式的設計師》
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去年有個不知名的網友說：
「江孟芝的作品一看就是CS背景人士做出來的成品，不會寫程式是不可能做出來的。」因此他自己「推論」我的作品一定是有其他人幫我寫的。
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這句「這是CS背景人士做出來的」是正確的。我在美國電腦藝術（Computer Arts）研究所裡主修的是介面設計跟程式藝術，也因為電腦藝術研究所裡有大量的程式課程，被美國政府列為符合Science, Technology, Engineering and, Mathematics的標準，在畢業後享有OPT EXTENSION實習簽證長達29個月，所以我的背景完全符合這位網友所提的「CS（Computer Science）背景」。
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他的第二句其實也沒錯「不會寫程式是不可能做出來的。」如果不會寫程式，我不僅無法做數據視覺化，更無法畢業了吧！我學習寫程式的歷程，要從我大三開始說起。
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我大三的時候，已經認知到自己是非典型的美術系學生，對各種不同的設計領域充滿好奇，於是我大量地往外系修課，甚至跨校學習。那時我在外系接觸到了Flash網頁（Flash年代啊，遠目），也學到了初階的計算機概論，那是我認識程式的起點。
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畢業後找工作的期間，發現網頁設計都需要具備程式的技巧，因此我開始大量買Dreamwaver、CSS、ActionScript的書籍，一行一行照個書上練習，於是我在畢業的那個暑假架設了自己人生第一個網站。
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工作後，因為業務需求，我更專精在前端工程上，對CSS跟HTML鑽研至深，雖然那時候超級討厭大魔王 IE 6，但是每次Debug完，卻升起一種成就感，我甚至有一份完整紀錄Debug的文件，分析著今天遇到什麼問題、用什麼方法解決。也因如此，申請國外研究所的時候，我申請科系都是數位藝術、電腦藝術、資訊設計相關的領域，因為我很清楚，#自己想走程式藝術的路。
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一般的人可能對設計師有刻板印象，直接「推論」設計師都是一群不會寫程式的人，但是美國大多的設計領域，#都強調程式的重要性，SVA、Parson、Pratt都是如此，有時候我甚至寫程式寫到我以為自己在念資工系，從前段到後端的語法，像是PHP、Html5、Javascript、Actionscript、JQuery、MySQL、Processing......等等，我都覺得十分有趣，因為在研究所大量接觸到這些語言，成為我數據視覺化作品的基石。
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這位網友直接「假設」我不是CS背景，也不會寫程式，其實是自己先入為主的推理，導致後面產生不正確的謬論，然後在沒有事實根據的情況下就製造了一條假消息。我常常在想，當「爆料」 淪為有心人製造假新聞的農場，我們每個人是否可以有獨立思考的能力去判別事實呢？
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下個月《我們與惡的距離》的舞台劇要演了，文宣上的標語就是：「你自以為是的正義，可能把另一個人推向地獄。」
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我相信這個社會不是二元論，非黑即白，如同我之前所說的：「台灣並不需要更多的對立了，階級的對立、窮富的對立、政治的對立、世代的對立，我們不需要用對立去分化彼此，讓自己的力量越來越渺小。」相反的，每件事情都是有灰度的，最好的跟最惡的人都不存在，有好的壞人也有壞的好人；有會寫程式的設計師，也有會藝術創作的工程師。
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如何化解對不同領域的偏見跟誤解，學習用擁抱跟溝通去傳遞溫暖，是我們身為人一輩子的課題。
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IG: mengchih

【針對遺留代碼加入單元測試的藝術】，今年支援的語言擴增啦，現在支援：

1) C#
2) PHP
3) Java
4) Kotlin
5) Python

看得出這幾張圖的差異嗎？

其實除了基本語法之外，測試案例的呈現應該要幾乎一樣，因為需求是中性的，情境是中性的。

需求是站在使用場景上的，測試只是用來描述情境的。既然大家的情境都一樣，自然用測試描述情境的結果也會是一致的。

這樣才代表，任何想透過測試案例了解需求情境的人，都可以毫無滯礙，甚至是不會寫程式的需求單位都要看得懂，這份描述跟當時討論情境（例如 refinement meeting 以及實例化需求的結果）是一致的。

雖然今年已經額滿了，但還是放連結上來給大家參考一下簡介：https://dotblogs.com.tw/hatelove/2020/05/08/Unit-testing-effectively-with-legacy-code-202011

硬核的知識也許不是每個工程師都能夠在職涯發展中完全運用到，但無論是本科系、轉職、自學成為工程師的朋友，都應該要知道，這些紮實的背景知識提早學習起來，在未來的日子裡，只有好沒有壞。

就透過本影片我的真實經驗分享，告訴你這些我在大學時期看似枯燥乏味的理論，其實就是程式設計內功，而日後沉睡已久的內功卻又恰巧的在職涯旅途中碰上用處。

章節:
00:00 學這些有用嗎
00:52 我與速成班的距離
04:45 業務增長後的影響
06:36 基本功知識科普

喜歡影片的話！可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷！😘
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Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)

Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
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 開放資料範例
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GOOGLE表單
 範例：GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data？
 EXCLE統計函數
 範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
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 PowerPivot增益集
 海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
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上課影音內容：
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾

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與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
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Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。

巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

吳老師 105/2/15

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