我並非本科系，大學讀的是會計系。大四上學期第一次接觸 python，在大四下陸續修了資管系開的資料結構、作業研究，還有一堂機器學習的實作課。回想起來是跌跌撞撞的一個學期，只學過半年 python的我常常寫一份資料結構作業就要花十多個小時，但我也在這些挫折中增加對資訊領域的興趣。在學期結束前，想挑戰看看資管研究所的念頭逐漸成形，於是咬牙申請延畢，踏上考研之路。

推薦跨考生使用函授，打穩基礎掌握考題方向！
我認為高點知識達函授課程對於非本科系的考生是很好的切入點，像是計概這種包山包海的科目，經過補習班整理，會比較容易有大方向的概念。資料結構的老師教得很仔細，從 Big-O notation 到基本的 Linked Lists, Queue, Heap 再到 Tree, Graph 和 Sort, Search，老師會一題一題解析，連數學證明也是從頭開始推導。基本上所有歷年考過的題型都會看過一遍，因此很容易可以看出自己不熟的弱點在哪裡。實際考試大多都會要求手寫 code 或是寫 pseudo code，因此平時還是要多練習 coding 以免生疏。
我自己寫考古題看到有趣的題目就會在電腦上實作，考前也把所有的 sorting algorithm 實作過一遍。MIS 近年的考題都不太會考傳統的資訊系統，比較多的還是時事和新科技，重點還是看你對問題的瞭解程度有多深，以及能不能利用科技解決現有的問題。
我準備 MIS的方式，第一是看Laudon的原文書，第二是寫考古題，再來最重要的就是藉由讀書會和成員討論，練習有條理地闡述自己的觀點，並且從別人的觀點裡找到靈感。常常在討論的過程中發現自己的盲點，有時候也會因此聽到新的時事、發明，這些都對寫MIS ，甚至之後的口試都有非常大的幫助。
非常感謝能遇到兩位夥伴一起組成讀書會，在學習方面，讀書會可以有效率地整合大家的筆記，提供一個求解的環境，在資源的蒐集上事半功倍；在心態方面，有夥伴一起努力，互相鼓勵及督促彼此，都讓考研之路更有樂趣。

我總共面試了台大和政大兩間學校，兩間學校的風格不太一樣，注重的面向也不同，台大的面試分為四關，一關只有四分鐘的時間，非常緊湊；政大則是兩階段的團體面試，整體氛圍較輕鬆。台大的考試內容很廣，像是數學關往年都考機率和統計，今年卻考了線性代數和微積分，技術關也考了演算法和 ML。建議要提早開始準備，像我是在考前兩個月開始複習統計、ML 和 SQL，時間太倉促，加上要準備備審資料和考古題，導致沒辦法全部複習完。MIS的部分建議多看科技新聞，並且和朋友討論，順便練習歸納重點的能力。