不惑之年我又来到坡岛读研，记录那些辛酸苦辣...

复习了一个多月，我于2021年4月12日网上报名了考试。准备当晚先测试一下。我把自己反锁在小房间里，确保环境灯光合乎要求，正式开始了考试，结果考试过程中3次不小心碰到鼠标移出考卷页面 （只要光标移出页面，系统自动默认你作弊，考试自动结束） 。我不死心，向多邻国考试发起了申诉，他们给了我最后一次免费考试的机会，并叮嘱考试过程中的一些细节，千万确保网络正常，不要轻易碰鼠标。4月13日晚7：00，我又把自己反锁在小房间，换了新鼠标，小心翼翼地开始了考试。考完试，我紧张得手心满是汗水。这一小时的在线考试也太不容易了，题目几乎没给你思考的时间，稍纵即逝。这样也好，免得纠结，少了麻烦。

说好2天后出结果。4月15日半夜，我醒后下意识地查了查邮箱，居然出结果了，总分100分！刚好达到入学语言要求！！我又看了下各项的小分，Literacy105 （考察读写能力） ,Conversation75 （考察听说能力） ,Comprehension115 （考察阅读和听力） ,production60 (考查口语和写作的） 。不出所料，第二和第四部分一直是我的弱项，考试的时候有2题是要2分钟说完一个给定的主题，我紧张得说了1分钟就不知道说什么了，等著时间静静地流逝~~囧！

我赶紧把考试结果在线发送给了SIM。然后联系了招生官，将所有认证资料邮件给了她。并附上我申请的专业：数字营销。

过了几天，她电话给我。说我满足了申请条件，招生委员会已同意我的申请。但我选择要学的专业，申请人数不足30人，这学期不准备招生了。给我2个选择，要么退申请费结束申请，要么转专业 （商业分析或人力资源管理） 。

费了老鼻子劲，准备好了各种认证资料，好不容易通过了语言要求，就这么放弃不读当然不可以！我仔细研究了下商业分析和人力资源管理研究生课程所学的内容以及将来可能的就业方向，并征求了一下我先生 （他长期在公司从事研发工作，天天跟数据分析打交道） 、弟弟和儿子 （他俩是码农，对机器学习语言精通。万一学不来，我可以请教他俩） 的意见，决定挑战一下自己，选择商业分析研究生课程，学习运用Python,Rstudio,Tableau,Excel等机器学习语言和可视化工具，开展数据挖掘和数据分析，通过建立数学模型，分析预测，以发现洞见，形成正确的商业决策。为期一年的课程包含3个模块，6门课程。第一个模块2门课程：商业分析的概念、原理和应用 （Business Analytics Concepts, Principles and Applications） 、Python在数据分析中的应用 （Python for Data Analysis） ;第二个模块2门课程：预测建模 （Predictive Modelling） 、数据挖掘 （Data Mining for Managers） ;第三个模块2门课：客户关系管理 （Customer Relationship Management） ，数据可视化 （Data Visualisation） 。

官方宣传册上介绍说这个项目毕业的，将获得广泛的职业机会，比如IT商业分析师，数据分析师，市场调研分析师，数据挖掘专家，网络分析师，IT销售/市场主管，IT咨询/管理主管等等。

凭这个商业分析的研究生文凭，GPA2.4分以上，还可以申请英国华威大学或新加坡新跃社科大学相应专业的硕士学位。

听上去不错，是一门应用型极强的学科。我一本科学文科和理科的中年妇女，决定捋袖子上阵，挑战一下这个商科 （读下来觉得更侧重统计学和工科） 了。虽然我的初衷只是想逼自己在全英文的环境下，快速提升语言能力。

登科后

唐 孟郊

昔日龌龊不足夸，今朝放荡思无涯。

春风得意马蹄疾，一日看尽长安花。

chapter 2 自作孽，不可活（What to study）

石以砥焉，化钝为利。

----刘禹锡

开学第一课，下马威！

2021年5月3日，周一晚，我的研究生课程正式开课。由于4月26号做新生Orientation的时候，我的申请资料还正待学校正式核实，我一直未收到学校给我开通的网上账号和密码 （后来发现4月29号收到了，在垃圾邮箱） ，导致我没有提前预习讲义，充分做好开学前的准备 （包括ATTENDANCE应用的下载，每次上课前需要CHECK IN，每学期出勤率不能低于75%。以及PULSE应用的下载，可以手机上随时学习课程讲义内容，了解学校安排） 。

这个开学第一课，主要讲述商业分析的基本概念、原理和应用。我除了听得懂来自新加坡理工学院的高级讲师爆豆子般的新式英语自我介绍和下课前的总结语外，其他学术方面的，几乎没听懂一句话。3个小时的时间，我就在那儿傻傻地看着大屏幕上的讲义，间或查一下我不认识的统计学术语单词 （查好了，在知乎上看看中文的详细解说。什么线性回归，逻辑回归，决策树，随机森林，K-mean,k-Nearest Neighbor近邻算法，对我来讲，不仅是语言隔阂，更多的是知识的隔阂。这些术语背后的逻辑，即使是中文，我也要研究好久才能一知半解！）

悲催的第一节线下课，仅仅只是商业分析的概念、原理和运用的一些入门知识，就给了我一个重重的下马威！

有了第一堂课的教训，5月4日 （周二） 的第二节商业分析课之前，我提前做好了预习，并把能翻译的提前做了翻译，找到相应的中文内容先学了个半懂。3个小时的讲义内容，我光预习都花掉了一天的时间！

5月5日，第一节线下Python课。当按照老师的导引，下载好Python,并敲下第一行代码，成功输出后，心里小小地雀跃了一下。原来会写代码这么好玩！

结果高兴得太早！悲剧在后头，简单的开始，是为后来解决数据分析问题做铺垫的。老师每次带着做的Practice，都会留几个问题做为家庭作业。会解答的前提，除了要求看得懂题目，更要理解Python语言如何运用于这些数据分析。第一次作业，我用了一小时先消化老师的讲解，再尝试去解，结果恁是解不出，每次RUN代码，电脑总是报错！我急得只好去找儿子帮忙解决。

他一看就知道问题出在了哪。新手写代码，经常犯的低级错误，无非是读取数据文件路径不对，打错单词，无意中多或少打了命令中的空格、括号等等。他给我推荐了菜鸟学Python的网上教程，我自己也在B站找了些快速入门的中文视频课程来看。很快，在第二节Python课之前，我基本了解了这门课要重点学习的知识点。剩下的，就是在这一个学期，好好地去消化、咀嚼这些知识点。

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