資料人才種子計畫是 ALPHA Camp 與 iCook 合作的最新課程，學員要用六週的時間，實作出推薦系統。課程的安排爲前三週學習、後三週實作，這其中還穿插許多能提升學習效益的活動。課程前，沒什麼業界經驗的我感到非常焦慮。但在學習過程中，漸漸對自己有了小期許。到後來，在同儕與導師學習下，收穫滿滿，並啓發我進修相關學位。非常榮幸能夠參與這個極具挑戰性的課程！
課程內容與學習體驗
前三週，課程提供影片及文章讓學生學習，再以課程內的案例，實作該類型 (Ruled-Based, Content-Based, Collaborative Filtering) 的推薦系統，並以提升 recall rate 為目標。
後三週，結合所學的各類型推薦系統、進行應用。該資料集為 iCook 愛料理的真實用戶資料，且每週也都有要完成的程式作業。
課程也安排了許多活動，提升學習體驗。每週都有工作坊會討論學生各自學習的內容和分析個案；在show & tell 時，則會挑選三位同學的作業與大家分享。
焦慮與期許
我很晚才開始學習程式。大學以前，我從沒有想過會主修資訊工程和資訊管理；更想不到會在 KKStream – KKCompany 種子培育計畫當實習生時，也有機會透過資料人才種子計畫，學到如何設計一個完整的推薦系統。
參與課程前，有提及要活用 Python 套件，例如：numpy 和 pandas。這些我都只是略懂而已，所以很怕自己會跟不上大家，更擔心做不出作業。
在第一次工作坊，我發現同學們都是在各領域中有相當程式經驗的人，尤其很多本身就是資料分析專業，也有人是在電商產業工作，這些都令我感到與他們在背景知識上的差距。
但我決定要更努力地向這些前輩們學習。我對自己的期許是：今天的我，要比昨天更努力！
與同儕學習
身為小小實習生的我，在寫第一個作業時感到巨大的挫敗感，因爲我沒有處理數據的相關經驗，根本不知從何開始。所幸幾位同學很厲害地在作業繳交期限前兩天就寫出作業，而其中一位同學之前一起帶過營隊，早已見識到他的能力、學習方法與態度。我打從心底崇拜他，尤其欣賞他清晰的邏輯思路，和寫程式的方式。我才得以觀摩、參考，進而獲得解救。
之後每一個作業，我都會先參考其他同學的做法。一個原因是害怕自己做不好；另一個原因是想看看其他有數據相關經驗的同學，會以什麼角度切入作業和問題。
有位同學是在 show & tell 時讓我印象非常深刻。他所寫的 README 檔案令人非常驚艷，其中敘述的程式邏輯不但有順序性、很有條理，也有實作出課程所提到的延伸作法 Matrix Factorization。另外，他分析資料的方式也很特別，例如利用商品價錢、或業務的角度切入。而在圖表的部分，他也具有很棒的統整性。從他的產出，可以看出資料集的大方向。
和這位同學相比，目前我還沒辦法在 colab RAM 的空間限制下，做出詳細且具有統整性的資料分析，更沒有和他一樣的資料洞察力。我對他佩服地五體投地，是我主要學習的對象之一。
在課程接近尾聲時，有位同學是在實作後三週 iCook 專案時，模擬自己就是要去愛料理平台上找食譜的使用者，並演練出使用者實際會用怎麼樣的詞語做搜尋。這位同學實作出以多種方法混和出來的推薦系統。這提醒了我，所有推薦系統都要以使用者的角度去思考，才能做出能吸引人的推薦系統，讓使用者長期留在平台上。
與導師學習
後三週課程是由 iCook 愛料理技術長 Richard 介紹愛料理如何打造出他們的推薦系統。從中，我更能夠從商業面和使用者導向面，思考資料背後的意義，也更願意去嘗試不同的可能性。
愛料理是 user-generated content，資料是創作者上傳的食譜，故在上傳格式上，難免會有差異。例如，是否有放圖片、是否有將食材做主食和醬料的分類…等等。
當食譜間的關聯性是食材，文字處理便是推薦系統中一個很大的 key factor。
技術長 Richard 更分享，一些食譜其實沒有辦法被完全歸類於某個類別。例如，隨處可見的義大利麵，應該是放在「異國料理」，還是「家常菜」中呢？聽到這邊，真的很有感觸。因為我就是把義大利麵當家常菜煮的人！
或者，哪些菜應該算是「年菜」呢？能正確地找出使用者真正所需的食譜，就是愛料理推薦系統的功能之一。
Because after all, users are the one who create data.
Key Takeaway
- EDA 很重要。統整性地看出每個欄位的特徵和用處，在後續的推薦系統中，才能判斷哪些欄位是重要的指標。
- 常以使用者觀點思考，才能找出能讓推薦系統更好的方法！
- 在實作前，練習整理好自己的邏輯和思緒。這能幫助自己熟悉資料、提升掌握度，也能進而提升後續實作的思考速度。
- 能用的方法就是好方法。越複雜的算法，不一定能提升 recall rate 。後來，發現大部分的同學都是以最基礎的 ruled-based 為主。而實作出最高分 recall 的方法也是 ruled-based 而已。
未來方向與期許
六週的時間，說短不短，說長也不長。課程眨眼就過去了，但我知道自己成長了好多。每次工作坊，我都收穫滿滿。而課程資料量也總是大到，時常來不及處理就結束了。幸好，我抄了許多筆記，未來能慢慢回味、吸收、再應用。在這樣優質的學習環境中，我和同學們一起提升能力，並朝著各自的目標，努力地前進！
資料人才種子計畫，讓我瞭解到資料集的多變性和複雜度，這使我想轉換跑道至資料工程。未來，我規劃要去德國慕尼黑理工大學 TUM 讀資料工程與分析碩士。期許能應用課程所學在留學生涯中，慢慢地增進自己的能力。更期待在未來職涯中，能以在課程中的累積，面對各種挑戰。
很感動、也很感謝 ALPHA Camp 編排、用心規劃這樣精彩的課程；iCook 無保留的分享、和認真參與課程的大家。最後，也謝謝我的主管，讓我知道有這個這麼棒的課程。
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