游庭碩老師 / M10410302

接續前面兩位講者所提到的大數據，此次資訊科學家帶來更詳盡搜羅輿論資料來進行數據分析的具體作法，講者首先也解釋儲存裝置演化的來龍去脈，從隨身硬碟、大型伺服器端、到今天由專門公司提供的雲端，亦題及雲端運算，其實不單單是資料儲存，也包括各種串連的運算與使用，也因此我個人對於這類機制的安全與隱私抱持一個問號，特別是某家標榜安全的知名雲端也能被駭客入侵這點。

講者後面接續提到，資料科學除了電腦技術是基本之外，還要結合數學與統計學、該領域所需的知識，才能達到理想的資料呈現與搜羅方式，當今是web2.0的時代，搜羅輿論資訊來分析決定產品或市場走向，從原本是大公司才玩得起，漸漸平民化後，只要具備分析能力與軟體操作的人事皆可掌握，例如從鄉民常用的BBS、PTT上擷取，再進到中文分詞的軟體，在用詞典來分析與會的正負相含義，再統計分析所得數據大致是正向還是負向，但有趣的是有些不易區分的系統會有奇妙的判定標準，還是得人工去判讀，所以講者也提到他們正忙於訓練機器去學習分辨，降低人工的工作壓力，而這人工智能目前也應用在AlphaGO，與Google汽車上。

最後老師也總結，利用大量資訊採樣得來的分析結果作為基礎來做決策的做事方法，乃是資料科學的重點，而使用的工具手法，不外乎存取蒐集的數據、統合分析、展示觀察到的現況、進而引導作出決策，影響判讀的準確性除了數據夠不夠海量外，自身對於所求而延伸出的問題也是很重要的，要問對問題，出發點錯了目標就會出現偏差，同時也可導入設計的邏輯來作為資料科學的輔助。

問答時間講者也提供學習基礎資料科學所需的工具，與電腦科學的技術、所需的程式編纂的學習網站、資料科學的進階研究課程平台等等，讓我們得以一窺業界搜羅情資所使用的手法與入門之道。

李政宜老師 / M10410207

        本次講師為和碩聯合的李政宜總監，今天，李政宜總監向我們簡單的介紹了和碩，如部門講解、於員工人數、工作內容等，並分享了自我的經驗。

        由於科技的進步，產業逐漸多元化，數位產品手機、平板電腦等成為大眾人手必備的物品，而使用者經驗也越來越受到重視，設計方面從以前以外型為主，到現在注重使用者需求，隨著使用者的習慣改良產品，李正宜總監認為，這就是作為設計師，該提拱給社會的設計服務。

        老師也介紹了PEGACASA的精品設計，「Good art is a taste. Good design is an opinion.」，定位明確、結合傳統產業與文化的設計團隊，秉持著這樣的信念，將混合材質運用在多種產品之上，打破傳統對於台灣代工產業的刻板印象，主要設計精品，講求質感與品味，如手電筒、竹子製成的釘書機，甚至是異材質合成的手機殼等，也將雙面印刷的技術運用在大型紙盒上，讓紙盒除了包裝產品外，更可回收、重組，兼顧了環保與二次使用的功能，例如在裝載冰箱的大型紙箱上印上桌椅，不但不致浪費了紙材，更可能可以幫助到資源缺乏的族群。

        演講的尾聲，老師的一句話使我印象深刻：「A dream you dream alone is only a dream. A dream you dream together is reality.」老師想藉此告訴我們，沒有實踐間的理想，就永遠只是夢想，若付諸實現，則能夠成為改變世界的力量。同時，老師也不斷的提醒我們，時代在進步，世界變化快速，我們在學習本科科目的同時，也須涉足不同的領域，趁著年輕都多充實自己，以增加競爭力。

        感謝李政宜老師的分享，也謝謝董老師。

游庭碩老師 / M10410109

最近剛好將大數據DigData這本書讀完，剛好老師也請到真正的資料科學家!!

講者一開始提到資料科學的小、中、大型儲存裝置，類似Hadoop，其中帶到安全性的儲存問題，例如存取安全、隱私安全等等。

這個部份很有趣，也有感而發。從NAS個人是雲端得這個部份來看，我工作得公司也有架設這種伺服器，但初衷是為了公司內部備份的需求，但似乎對我來說變成Work at home的遠端儲存功能。如果，雖然內部資料大多是由我所設計的，但如果今天資料越來越多，牽涉更多NDA的部分，由安全性來看，不就是只能使用內部連網，而不能對外公開。

談到這裡，資料科學分析的方式，講者提到利用資料做出模型，利用模型測試結果，反推修改模型及演算法，就類似設計思考，透過反覆的驗證自己所設計的東西，將產品的可靠度提升。例如，利用我們將unstructure的資料變成可讓機器或電腦讀取的資料，再將資料加入演算法，變成知識，決策者透過知識執行，執行其間蒐集資料，形成一個循環。

實際的例子就如腦震盪使用的APP。醫師透過軟體了解患者的個人狀況，患者所執行的動作再轉換成醫師的資料，反覆循環，形成正向的圈圈。

最後，設計師要如何透過演算法與DigData的方式做設計，這很好玩。因為念設計的學生，就如我，是所有學科目皆不行，更遑論數學。因此，在最後向講者詢問如何依照他們的經驗，學習最初階的C語言與Java。因為我知道，縱使不懂如何完全寫出來，但也有機會能聽懂這方面的知識。

李政宜老師 / M10410106

李政宜講師是和碩設計的總監，和碩一直是我很好奇也很想深入瞭解的公司之一，而李老師也很和善的分享許多和碩在做的事情、工作模式以及和員工之間的交流等等。

首先李老師介紹了和碩的環境、有哪些部門、多員工等等，看了看簡報的介紹，發現和碩和預期中一樣，有漂亮的裝潢和好的環境，看起來很不錯，想必是能帶給員工激發創意的空間。

李老師身為設計總監，帶領了PEGACASA走向未來精品與電子產品的融合之路，希望能擺脫傳統的公司思維，走出新的精品品牌未來。

李老師分享很多竹產品，像是竹釘書機、天平檯燈等，這些產品的銷售成績很亮眼。其中，竹子檯燈最讓人感到亮眼，巧妙的竹子工藝結合產品的細節，讓我們深刻的感受到傳統產業與設計堅持的力量與精神。

「不忘初心」這是李老師的堅持，也因為這樣的理念，才堅持讓他走出不同的路，有熱情、有堅持、有所成就，他也鼓勵大家能多善用集資平台，檢視產品的成熟度。謝謝老師的分享，也讓我更了解了和碩這間公司的理念與故事。

李政宜老師 / M10410110

       這次講座邀請到的是和碩設計總監李政宜老師，李老師說現代設計師所面臨的挑戰，源自於產品目前越做越小、越做越薄的趨勢，設計師需要逐漸轉向於材質去作思考和研發，老師與我們分享業界的經驗和心得，做設計不像做藝術，設計師要了解如何解決問題。

        PEGACASA，是和碩還蠻有特色的一件產品(精品)，它的材料部份為金屬與皮革，製造程序方面亦是朝向鍛造等較精緻且複雜的，和碩同時也設計了許多有關IOT的產品，在物聯網如此競爭的時代，透過不同於以往的理念、特色，設計生產了鳥型溫溼度感應器，是以台灣獨有的東鷚鳥造型為特色，搭配智慧感應器，告訴你現在的天氣狀況，結合了IOT，也將台灣特色物種加入其中，打造出有溫度的產品。聽老師介紹了一些產品後，能體會到每樣精品(產品)背後艱辛的過程。

       李老師說到「不忘初心」，這樣才會持續產生熱情、堅持選擇而有所成就。在未來的社會，我們必須多學習接觸一些軟體的使用，創造出一些不一樣的作品，並鼓勵大家透過群眾募資平台，即使失敗了也沒關係，因為能從中獲取經驗與成長。李老師鼓勵我們肯定自己、勿忘初衷!最後很謝謝老師的分享，受益良多!

游庭碩老師 / M10410105

這次講者是游庭碩老師，題目是「巨量資料分析與應用」以大數據資料科學為開頭，讓我們了解資料科學是什麼，以大眾通過投票，最能夠代表資料科學得說法是：「透過儲存、分析、呈現資料、來協助決策的方法。」用資料來輔助決策，資料科學不完全是新的東西，是三個領域的交集：統計、電腦科學、專業領域，設計也可以用很多資料科學的工具。在以前的時代web1.0大約只有4500萬的人使用網路，而現在web2.0的時代已經有1億以上的人口都會使用網路，短短十年整個人口使用網路改變了非常得多，網路行銷等開始蓬勃發展。在ㄧ些案例中我們看到google無人車計畫，利用大數據演算法去運作，而台灣在這些方面的應用沒有很興盛，跟我們使用網路沒有那麼活躍有關係，而大數據的應用也包含了IOT，講者很用心的給了我們很多影片去了解，大數據是如何運用，而無人車也可以算是物聯網的一個應用，物聯網從在裝置裡，又到連線，在到最裡面可以看到大數據分析，且從巨觀的數據裡去分析可以做出ㄧ些預測，分析有很多，其中一個是消費者行為分析，從眼睛的熱點去觀察在消費時，消費者重視什麼、會先看什麼，透過分析人的行為去做商業的決策。

而其中一個案例是游老師做的案子中，從大陸和台灣的消費行為做分析，並邀請民眾做兩小時的深度訪談，將人講出的句子去做整理分析，並去了解民眾的價值觀，因為價值觀可以做更長遠的策略。因為講者背景也有關於大氣學，所以也幫朋友做ㄧ些防災中心的分析。還有一個工具，是做社群文字的分析就可以知道結果，這在品牌行銷上使用情緒分析，利用正向詞個數減掉負向詞個數，這樣的方式就叫做輿情監控，這樣就可以ㄧ直持續不段調整自己下ㄧ次廣告的內容。而台灣很難進行是因為網路的數據還不夠大量，所以才很難做參考，所以量越大，所做出的結果才會消除不確定性，更可靠。還有運用在腦震盪照護的平台，讓醫護人員可以追蹤病患，和讓病人也可以知道ㄧ些醫療建議。在這次演講中獲得很多大數據方面的應用，原來分析也不是這麼嚴肅的事情，像是輿情監控就是一個很好玩的分析，而且大數據、演算法在未來擁有很多的可能，跟設計息息相關，我們也是需要了解資料科學這門學問。而結尾點出資料科學的精神是「以資料來做為決策基礎的做事方法」，而運用資料科學最重要的是找對問題，並在用對工具，在做分析才可以真正解決問題。所有問題的解決都是要循序漸進的慢慢去透析，而且是有依據的，這樣的方法才會有效率。

游庭碩研究員 / D10410103

這次邀請到的是游庭碩研究員，目前於施振榮先生投資的龍吟言論擔任資料分析的工作。

對龍吟言論的印象停留在曾經參加他們主辦的華人趨勢論壇，以及質性訪談的訓練Workshop，一直都覺得他們是從質性訪談來找到未來消費趨勢，沒想到他們其實對資料探勘也有一些涉獵。游先生提到他曾經是氣象播報員，轉而做創新與消費者研究。資料科學家是近幾年非常熱門的工作，而本身已經具有這種統計預測概念專業的研究員感覺是少見的，因為資料科學家橫跨工程、行銷、商業領域，也要有跨領域整合的技能。游先生首先提到了資料科學是透過儲存分析、呈現、資料來協助決策的科學。

資料分析與Bigdata從2012年起已經轉換過去研究領域蒐集資料概念，能夠快速的了解龐大的消費客層，消費者所走過的腳步、行為，以及預測他們可能想要得到的服務。 Big data有主要3V的關鍵Volume：資料越來越大、Velocity：速度越來越快、Variety：種類多樣性高。其實我覺得還有一個分類解釋的很好，美國市場資料分析公司PURSUANT副總裁Curt Swindoll(2011)年提出資料價值金字塔，很適合作為市場研究上所蒐集出來的資料等級參考。

游先生還講到很多資料分析的應用，包含網路輿情分析、內容分析、市場應用等等，以及如何把資料視覺化，最重要的是，問對問題，用資料協助設計決策，用設計思考做資料科學。

這堂的講座想必對大家的研究課題十分有幫助。過去於業界工作時正因為這股資料分析趨勢，能夠更精確的預測消費者行為，但產品開發在設計前就已經找到市場這種概念在台灣的設計領域還不是很普遍，故而立志成為能夠橫跨資料分析領域的Product Manager，毅然決然的回到學校來做研究。很羨慕碩士生在學校的期間就能夠建立這樣前瞻的觀念，想必未來在業界服務依然會感到受用無窮。