我的 ASU 上課日常 - 第一學期
一直到最近幾天美國留學生活大部分的手續都處理好了，包含銀行、電信、租屋合約、駕照、傢俱採買；也很剛好的東西在開學前都用的差不多了
ASU 算是公認的 party-school，學校社團活動也滿多的；我認為這是可以讓自己在課業或找工作的壓力緩解一點，也發覺到自己在大學時的讀書方法比較偏向是苦讀型的學生，很容易因為一些科目的問題過度鑽牛角尖。當然我也會希望自己能夠study hard and play hard，從玩樂跟讀書找到一個平衡點。
研究生的生活
因為我是讀生物統計的碩士，上課的內容比較著重在統計、R語言上面；另一方面，我想以美國的機器學習工程師為目標，因此在課餘時間除了需要寫作業也需要寫一些機器學習有關的 project 放入作品集，目前來說就是除了要用 R 語言也需要使用 Python 的狀況。
另外，我也會需要留意修習資工系課程的行政手續，因此現在學期末除了報告、作業外，我也會需要忙著把下學期要選的課規劃好，當然這些情況比以前在上班時幸福多了。
BST601 Biostatistic Theory/Inference
這堂課主要是教機率、統計偏理論的課程，前面2, 3堂課都是在教大學機率論的延伸知識，常常會用到微積分(畢竟它是大學數學一切的基礎)；不過工作後我就不再用微積分了，因此我現在對基礎的積分計算有點卡卡的，預計是會花一些時間看看不定積分或特定積分的計算方式。
BST602 App Multi-Level/Long Analysis
這堂是目前最喜歡的課程，除了講到不同的 linear regression 知識，老師上課也會 recall 前一堂課的知識，上課會廣泛使用 R 語言是非常實務的課程，因此必須帶筆電上課，這樣比較容易聽懂老師的課。
因為在台灣時有用 Kaggle 接觸數據分析的迴歸、分類問題，因此有時候我也會拿一些以前在數據分析碰到的問題問教授；然後被教授誤會說有點擔心課程的進度XD，老師就會打包票跟我說我的 background 是很ok的
但我只想說：我是對統計知識用於實務上數據分析的知識比較好奇一點而已啊啊
批改作業上，我也必須說老師真的非常有料，也會在課堂上多一些 statistical description的磨練，之後可以再花一篇延伸什麼是 statistical description。
BST604 Computational Biostatistics
這堂課算是 BST601 與R語言的綜合體，有些時候會切入到理論，但有時老師也會用 R 語言寫課堂範例程式碼。 作業的感覺比較像是用 R 語言寫數學作業，其中有一些重要的統計知識，例如：蒙地卡羅方法計算近似值、假說檢定。
雖然說用對於學習 R 語言很有幫助，但是如果老師可以多舉一些現實中的例子，可能會讓統計的理論更好瞭解。
心得:
在這邊讀書，我更希望自己在課堂所學的知識是可以靈活應用的，而不是像在台灣應付考試與高分。GPA對我來說是維持一定水準就行了；反而，我也會花比較多時間使用學校 career center 資源或是圖書館 data science & analytics 的 webnair。