《想去美國留學,你最好先了解什麼是STEM!》
什麼是STEM?
它代表Science科學丶Technology技術、
Engineering工程和Mathematics數學的統稱,
這是美國政府鼓勵主修這些理工科系學生的一項計劃。
STEM的優勢內?
首先,一般生畢業後的實習、工作
(OPT,Optional Practical Training)期間一年,
如果一年內,沒拿到H1B工作簽證,就必須離開美國了。
STEM畢業生的OPT的時間延長到36個月,
比較有充裕的時間申請工作簽證,轉換為移民身分。
其次,主修STEM的學生比較容易申請到獎學金,
畢業後,OPT/H1B的工作機會也大很多,
薪資更是差很大。
10大熱門STEM科系為:
1.Information Technology 資訊科技
2.Computer Information Systems Security
計算機資訊系统安全
3.Computer Engineering 計算機工程
4.Network and System Administration 網络系统管理
5.Computer Systems Networking and Telecommunication
計算機系统網络及电信
6.Information Science/studies 資訊科学/研究
7.Computer Programming 計算機编程
8.Civil Engineering土木工程
9.Computer Science 計算機科学
10.Information Technology 資訊科技
另外,不是只有理工科才有STEM的主修
教育類的STEM科系如:
Educational Statistics and Research Methods
教育统計學與研究方法
Educational Evaluation and Research教育評價與研究
Educational/Instructional Technology教育/教學技術
商科的STEM科系有
Management Science管理科学
Business Statistics商業统計學
Actuarial Science精算
Management Science and Quantitative Methods
管理科學與定量方法
申請時最好double check該系所,
但也得看你對STEM有沒有興趣或熱情。
若沒有,也不見得要一味從衆的追求。
沒興趣,很難學到心得,往下走也不一定好,
還是以你的興趣來引導你去學習比較好。
#美國生活,#美國留學,#美國工作,#移民美國,
#綠卡,#EB3c非技術性勞工移民,#EB5投資移民,
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1970年代早期,作者拿到一篇Amos給他的文章,作者是瑞士經濟學家Bruno Frey。文中第一句話讓作者印象深刻:”The agent of economic theory is rational, selfish, and his taste do not change.”
作者就想,心理學家都知道,人不是完全理性,也未必完全自私,喜好更是不穩定。難道心理學家跟經濟學家研究的是兩種不同的人類嗎?
對這個問題的研究,開啟了作者最廣為人知的學術成就。
作者處理這個問題的路徑是一個心理學門派,名為Psychophysics。這是由德國心理學家Gustav Fechner創立的,核心是Mind與Matter的關聯性。心理與物質。
也就是說,一個物理量的變化,會造成人心中感受怎樣的改變。
但其實早在Fechner之前,就有人採用這個觀點在進行研究與討論。就是知名科學家Daniel Bernoulli(他也是流體力學白努利定律的發明者)。
白努利研究Desirability of money與amount of money的關係。
而Desirability of money,就是現在所稱的Utility。
在白努利之前,數學家認為理性的人用期望值做判斷。
譬如兩個選項:
a. 80%機會贏得100元,20%機會贏得10元
b. 確定拿到80元
人應該選a。因為a的期望值是82,比b高。
白努利的創見在於,人不喜歡風險。人未必會用Dollar amount,也就是期望值來做決定。人會用Utility做決定。
確定可以拿到的80元,會比期望值82的賭局,Utility更高。
但白努利理論的一個重大缺陷在於,他把某個數字的財富,對應到某個Utility數值。也就是說,只要一個人有特定的財富數字,就會感到特定的滿足。
譬如以下狀況:
小王原先有100萬,現在有500萬
小明原先有10億,現在有500萬
兩人現在都一樣有500萬,按照白努利的論點,兩人都一樣滿足。
但我們都知道,小王會比小明快樂。
(這就是為什麼雜誌會一直刊出,小錢致富,破產翻身的故事。因為財富從小到大,才會讓人快樂。)
白努利理論的缺陷在於,沒有想到參考點,換句話說,沒有考量財富變化的歷史。
作者發展的Prospect theory展望理論,目的就是要把缺少的這塊補起來。這個理論考慮到,人會以財富的增加或減少,也就是目前的財富跟一個參考點的比較,來決定財富的Utility。人就是喜歡獲利,厭惡虧損。
這個理論有三個核心基礎:
需考慮參考點(Evaluation is relative to a reference point)
邊際效應遞減(Principle of diminishing sensitivity)
損失規避(Loss aversion)
這個理論可以明白的解釋,為何在面對獲利時,人會躲避風險(Risk averse),而在面對損失時,人為什麼會追求風險(Risk seeking)。
這可說是目前說明人類選擇,較為貼近真實狀況的理論。
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徵才機關
國立屏東科技大學
人員區分
其他人員
官職等
職稱
校務基金進用研究人員
職系
名額
3
性別
不拘
工作地點
90-屏東縣
有效期間
107/05/01~107/05/15
資格條件
聘期自本校通知報到日起聘,以一年一聘為原則,但計畫期限在一年以內者,應依實際所需時間聘用,任期最長以三年為限。惟如因計畫持續需要,得聘期得至計畫執行期限結束時止。
◆徵聘單位:研究總中心(機電系統整合領域)
◆徵聘職稱:研究助理等級以上
◆名額:1
◆一般資格條件:具教育部認可之電子、電機、資訊等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者,以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員);具博士以上學位,以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求):
(機電系統整合)如同時具有以下能力者,尤佳:
1.三年以上經驗從事工業機械組件的設計與整合。
2.在自動化機器的機電組件方面具有概念和詳細設計,驗證,測試和產品運作等專業技能。
3.具有創建和執行測試和評估計劃的經驗。
4.具有組態管理的經驗。
5.對於電路板、處理器、晶片、電子設備以及電腦軟硬體(包括應用程式與編程)具有專業知識與技能。
6.具有製作精確技術計劃、藍圖、繪圖和模型所需的設計技術、工具和原理的技能。
7.具有故障排除、修理、校準和維護電子設備的經驗。
◆Department:General Research Service Center
◆Position:Research Assistant level (above)
◆Vacancy:1
◆General Requirement:A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of mechanical engineering, electrical engineering, or electromechanical engineering is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included): Electromechanical System Integration If applicants have the following criteria,it is particularly good.
1.A minimum of three years of experience on designing and integration industrial mechanical components.
2. Demonstrated design expertise in electromechanical components for automatic machines, including conceptual and detailed design, validation, test and product implementation.
3. Experience creating and executing testing and evaluation plans.
4. Experience with configuration management.
5. Knowledge of circuit boards, processors, chips, electronic equipment, and computer hardware and software, including applications and programming.
6. Knowledge of design techniques, tools, and principals involved in production of precision technical plans, blueprints, drawings, and models.
7. Experience in troubleshooting, repairing, calibrating, and maintaining electronic equipment.
工作項目
◆徵聘單位:研究總中心(大數據分析領域)
◆徵聘職稱:研究助理等級以上
◆名額:1名
◆一般資格條件:具教育部認可之統計、數學、資訊分析等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者,以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員);具博士以上學位,以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求):
(大數據分析)如同時具有以下能力者,尤佳:
1.三年以上資料分析、模式預測、數據挖掘等相關經驗。
2.專精於資料庫的建構與維護。
3.具有利用SAS, SPSS, Python, Matlab, Stata, or R.等統計軟體的能力。
4.具有人際交流,書面/口頭交流和團隊合作技巧。
5.具有與資深管理者、教職員與IT專業人士溝通能力。
◆Department:General Research Service Center
◆Position:Research Assistant level (above)
◆Vacancy:1
◆General Requirement:A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of in statistics, mathematics, informatics analytics is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included): Big data analysis If applicants have the following criteria,it is particularly good.
1. Three years or more of experience in data analysis, predictive modeling, data mining or related.
2. Expertise in building and maintaining databases.
3. Knowledge of statistical software packages, such as SAS, SPSS, Python, Matlab, Stata, or R.
4. Effective interpersonal, written/verbal communication and teamwork skills.
5. Ability to communicate well with senior level administrators, faculty, staff, and IT professionals.
工作地址
==================
◆徵聘單位:研究總中心(人工智慧領域)
◆徵聘職稱:研究助理等級以上
◆名額:1名
◆一般資格條件:具教育部認可之資料科學、數學、物理、電腦科學等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者,以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員);具博士以上學位,以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求):
(人工智慧)如同時具有以下能力者,尤佳:
1.三年或以上的機器學習和人工智慧技術及其在開放資源技術中的實施經驗。
2.具有從各種來源檢索,操縱,融合和利用多個結構化和非結構化數據集的經驗。
3.具有使用分佈式處理體系架構和公開來源工具(如Spark,Python或R)分析大量數據的經驗。
4.具有能夠設計從數據收集到生產部署的分析週期的能力。
5.能由廣泛的可用數據中評估任務價值。
6.能識別數據科學可以應用的問題並提出解決方案。
7.能識別和分析異常數據。
8.能夠評估現有方法,模型和演算法的可行性,以識別方法的能力和局限性。
◆Department:General Research Service Center
◆Position:Research Assistant level (above)
◆Vacancy:1
◆General Requirement:A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of data science, math, computer science, physical science is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included): Artificial intelligence If applicants have the following criteria,it is particularly good.
1. Three years or more of experience machine learning and artificial intelligence techniques and their implementations in open source technologies.
2.Experience in retrieving, manipulating, fusing, and exploiting multiple structured and unstructured data sets from various sources.
3. Experience with analyzing large volumes of data using distributed processing architectures (ie. Hadoop) with open source tools (e.g. Spark, Python, or R)
4. Ability to design analytical lifecycle from data collection to production deployment.
5. Ability to assess mission value in a wide range of available data.
6. Ability to identify problems to which data science can be applied and initiate solutions.
7.Ability to identify and analyze anomalous data (including metadata)
8. Ability to assess feasibility of existing methods, models and algorithms recognizing the capabilities and limitations of methods.
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A level 5A 讀書心得
Hello 大家好我是加減乘除chacha
歡迎大家收看我的頻道
今天會做這個影片的原因是我之前在youtube上看到很多香港的youtuber做關於DSE讀書心得的影片。 在興起之下就搜索了一下A 水准讀書心得,卻發現中文界裡面好像沒有人做過關於A 水准的話題。
其實我在11月趕上A水准做的,可是拖延到現在。因為A level很多國家的学生都有take, 而且我聽說新加坡的A level好像比英國那邊要難點,所以如果你是在其他地方考A level,這個影片可能也會幫到你。
那看到這裏就算我不說也肯定會有觀眾會問關於我A水準的成績和拿了什麼科目。本人JC兩年是在新加坡的南洋初級學院度過,我是文科生,2014畢業,拿的科目是 H2econs,歷史,中文文學, H1 數學,pw 還有gp 啦。
除了gp之外其他拿的都是A。 在這裏要說清楚這些成績不是為了炫耀啦,因為我覺得要跟大家分享之前要以自己的成績證明我沒有在胡說八道啦。
當然,以下的方法都是我個人經驗,可能不是每個人都適合,那大家可以根據自己的習慣和愛好做出一些變動。
那因為稿子過長,這次我會先跟大家分享很多人都有拿的H2econs 讀書心得。因為歷史和文學都是一些比較冷門的科目,如果大家想要我繼續出這個系列請在comment box裡面告訴我。另外,我雖然是個文科生,但是身邊還是有不少考得還不錯的理科生,如果你想要看關於理科讀書心得,那也請comment box裡request讓我知道,如果很多人想看的話我會邀請我的朋友們上來分享。
在開始之前我覺得我有必要要打破一些迷思。
因為我還在準備會考的時候就有很多人一直說 要不停地做練習卷,並且time yourself。 這句話本身是沒錯,但並不是人人適用,特別是如果你的concepts還不穩,這樣做的話最終只會落得自己寫的答案不夠精準,又不能在設立的時間內完成卷子,這樣子對自己的打擊反而很大。
那當然我這些意見可能只適用於我拿的那幾科科目。 我知道一些理科科目還是要必須不停的做練習才能知道自己有concepts還不是很穩。
我當初個人的做法是我都把學校好幾次的模擬考試用來time自己,平時的複習和練習我是不會那樣子做的。那接下來我就要跟大家具體分享我的學習方法。
Econs 学习方式-如何应对essay question
1. 使用集齊其他學校問題答案的資料
-那在開始之前我首先要說明其實很多人都認為我們應該不停練習A level 的past year papers,因為最終我們還是要考A level,並不是學校的卷子。
-但是我有一點必須強調的是 其實很多學校在給我們練習的時候都一定會go through 很多的A level 問題,也會提供standard answer,讓我們清楚知道劍橋是怎麼給分還有他們出題的方式。
-在這個基礎下我覺得考生一定要多做其他A水準還沒考過的concepts, 那這個方法就是多做其他學校的題目
-我必須要強調study其他學校的卷子是由方法的,請大家不要一窩蜂的每個學校的卷子問題都自己一筆一劃把答案寫出來。
-跟你說句老實話,我當時一拿到資料第一件事並不是做題,而是study 它提供的answer scheme。
-我個人的順序就是 決定我要master的一個topic,然後study 每個學校那個topic的answer。 之後我會把我原本不知道的points 寫下來,做一個那個topic對應的notes,之後考試會很容易背。
這個做法有一下的好處
-全面知道這個topic有什麼不一樣的出題方式,了解出題的廣度&深度
-知道哪一些points是可以不停重複用的
-快速知道哪些學校提供的answer scheme是很好,哪些是寫了等於沒寫,下次不用浪費時間
-方便整理notes,要用什麼角度去整理。 當初在讀globalisation的時候就能整理 micro 和macro 的不同解答方法,都是一些可能textbook沒有cover的範圍。 整理那個notes topic的時候就能分成macro µ
-知道key words
-收集例子 拿高分
-evaluation
以上就是我如何study for econs essay,做好notes之後我通常考試前只需要被一下notes裡面的points還有複習key words,背背definitions 就ok了。
2. 如何複習case studies
-其實為什麼我剛剛先跟大家解釋我在essay上的複習方法是因為我的建議是先複習essay,因為複習過程中你會鞏固自己的concept。而在做case studies的時候就能很方便的把concept按照case studies的情況套進去。
-在開始之前先讀問題,在讀case 的時候知道自己應該找什麼樣的情報
-兩個case,先做你自己比較有自信的。 我個人比較討厭micro,所以通常都會先開始macro,那樣子的話就算micro不大有自信但是macro的分起碼拿下。 如果按照1,2順序,micro做不好花時間,macro還沒時間做好。
-case studies 以evaluation拿分, 秘訣:LR SR, root cause, problem that the government is facing, such as budget deficit, budget surplus
-case studies 比較多怪怪問題,個人覺得挑戰性比較高,多做其他學校的怪雞問題,一定time,小心macroµ 混合型题目
-必知:一定要一邊看case一邊make notes,write down key point
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