EMBA 學校怎麼選？念完能加薪、創業嗎？在職進修不可不知道的 5 件事
想念 EMBA，到真正送出備審資料，可能已時隔好幾年，這中間最大的阻礙不外乎是：工作過於忙碌，擠不出上課時間。然而，心理因素可能是最難跨出的一步，我們整理出 5 個提問，希望有助於你踏上報考最後一哩路。 推薦閱讀：為什麼經理人們都在讀 EMBA？和大老闆當同學，了解第一手企業實戰經驗 Q1：我的工作時間，能配合上課時程嗎？ A： 基本上為了符合市場需求，EMBA 上課時間的設定，都是讓學員能夠安排工作行程。每間學校的上課時間都有所不同，有些會區分平日班、假日班，有些則是集中上課時間，每月連續幾天授課，或是移地參訪或教學。 不過，讀 EMBA 花費最多時間的部分不是上課時間，也不是準備報告，而是與同學交流。有些新生可能會想抓住每個交流機會，但 EMBA 的社團連結通常會延續至畢業後，可以不用急於一時，選擇一至兩個真正喜歡的參加，建立起更深的情誼。 Q2：報考 EMBA 前，需要事先告知主管嗎？ A： 雖然上課時間多半已是下班時間，不至於影響工作，但事先告知主管、打過照面，不僅能放心讀書，更有可能獲得公司支持。 有些公司會鼓勵員工進修、投資自己，但如果跟老闆溝通時，一併提出未來計畫，更能獲得有效幫助。舉例來說，可以從「為公司加值」的角度出發，說服主管念 EMBA 可能會對公司有哪些貢獻；或是主動消除上司對工作績效打折扣的疑慮，提出可能的應對方法。有些企業可能會補助學費或是多提供一些特休，讓你不會工作、求學兩頭燒。 Q3：挑選學校時，我該考量什麼？ A： 每間 EMBA 的畢業學分數不一定相同，但由於領的是碩士學位，都必須撰寫論文或繳交強調實務應用的技術報告。 上台報告、口試，或許對上班族或主管階級來說，已是家常便飯。但老實說，還是有其壓力。因為你不像過去是全職學生有從容的時間準備，所以學校通常會延長修習年限，讓學員可以較彈性、自由地分配時間。不過既然已決定報考 EMBA，就必須為自己設定目標，即使不能在時限內完成學位，也要盡力做到學校對課業的要求或自己的目標。 Q4：念 EMBA 最大的好處是？ A： 會將讀 EMBA 納入人生或職涯規畫的人，基本上都想挑戰自我、希望自己更好。一般來說，取得學位、如何融會貫通理論與實務、與其他產業菁英交流等都是念完 EMBA 會獲得的成長，但有些成長並非立即可見。 以「學員交流」為例，短期收穫是，與教授、各界菁英在課堂上對特定企業案例交換意見，能跳脫以往的框架思考，從中得到新觀點、想法。拉長時間看，這些情誼的建立並非奠基於工作，能更深入交流，日後如果有任何問題都可詢問彼此意見，也可能促成跨產業合作的機會。 Q5：取得 EMBA 學位，升遷、創業更容易？ A： 綜觀許多學校的統計，念完 EMBA 的人可能會發生幾種轉變：組織內的平行或垂直調動、跨組織轉換跑道，也可能被挖角，或是創業，但這些結果不能完全歸功於 EMBA。 「不是你去念了 EMBA 才獲得升遷機會，而是原本就受重視，EMBA 只是畫龍點睛。」 政大 EMBA 執行長黃國峯點出一般人對 如何選擇 2022 年最佳加密博彩平台？ 如何選擇 2022 年最佳加密博彩平台？ EMBA 的迷思，EMBA 最主要的功能是創造一個平台，讓經理人、企業家們可以互相交流、建立關係，希望在未來的工作與生活中，能為彼此帶來成長。
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Python 股票分析：Stocker 強大的股價預測分析工具 (如何選擇 2022 年最佳加密博彩平台？ 附完整程式碼)
我們可以試著調整參數讓模型預測有不同的表現，調整不同的 changepoint_prior ，讓模型以不同的強度去 fit 訓練資料，可以看到 changepoint_prior 越高 (黃色) 會越貼近黑色的真實資料，但也越容易產生過度擬合 (overfitting)，changepoint_prior 越低 (藍色) 則較容易反應長期的趨勢，但也越容易產生欠擬合 (underfitting)。
將 changepoint_prior 設為 0.5 來看看模型表現
關於該如何調整參數，可以參考 Stocker 的作者在 Medium 發布的文章，有更詳細提到如何使用 training set、validation set、test set 來找比較好的參數。
結論
這篇教學是希望給大家一個簡單的 Python 股票市場分析的啟發，可以實際使用看看 Facebook 這種大公司所提出的預測模型來預測股價。結果參考就好，至於預言家模型背後的理論請參考 Prophet 專案及其論文。
參考資料
- Will Koehrsen. “Stock Prediction in Python – Towards Data Science”
- Taylor, Sean J., and Benjamin Letham. “Forecasting at scale.” The American Statistician 72.1 (2018): 37-45.
註: 安裝原始 Stocker 套件
Stocker 套件是一個非常實用的股票分析工具。 這裡附上如何使用原作者在 Github 上面的 Stocker 套件，因為他不能直接使用 pip install 安裝，所以架設過程會比較複雜。不過我們一步一步來，總共需要這些套件：
- quandl
- numpy
- pandas
- matplotlib
- pytrends
- pystan
- plotly
- fbprophet
我們還需要把 Stocker 從 Github 上面下載下來，由於 Github 的機制，只能把 Data-Analysis 整個 repo 下載下來，Stocker 放在這個 repo 的其中一個資料夾裡。我們只要把程式碼放在 Data-Analysis/Stocker 下 (與 stocker.py 放在一起) 就可以使用 stocker 了。