大學四年級準備畢業時，身邊的同儕都開始為自己畢業後的未來做準備，有些人選擇繼續攻讀研究所，也有人打算回家鄉找工作，在大四這一年已經沒有大量的課業以及班級上的活動，以及校內漸漸出現不少公司的就業博覽會，開始意識到也該想想自己的未來該如何安排了，跟家人討論後他們會希望我有一個穩定的工作，並且建議我朝國營事業或是高普考的方向選擇，因為大學唸的科系跟統計行政的科目有部分重疊，便開始以此為目標走上高普考這條路。
主要是地點問題，志光數位學院的位置距離家裡比較近，也慶幸有志光數位學院的存在，讓我減少許多通勤成本。
定期申論批改是一個難能可貴的練習申論的機會，由專業科目的老師幫你解答，並給你在答題上的建議，而且各科一個月只有一份，不會占用到太多時間以至於打亂讀書計畫或是行程的規劃，其中我認為特別值得提到的是作文的部分，在準備國考如果沒有定期練習寫作的話就容易發生在下次寫作時寫到一半靈感枯竭的狀況，所以一個月一次的作文申論批改對於我來說是一個相當好維持寫作靈感的資源。
志光數位學院提供各類科的階段式複習課程，這是一個相當有幫助的資源，有些科目的堂數特別多，常常因為上一堂來不及複習而下一堂又來了，沒有複習就無法知道自己的學習狀況到底如何，所以階段式複習能讓我邊上課邊注意到自己在這個階段裏面哪裡比較生疏，省下總複習時因為某幾章因記憶久遠而忘記以至於要把整章翻出來重讀的窘境。
這科的準備方式專業科目老師給了很明確的方向，課本上已經包含近十年甚至更久以前接近全部的題目了，所以把判斷抽樣的方式記好，再來就是把課本題目做熟，求出的數字精確度要注意(是否能把誤差留在計算機裡面或是需要求到小數點後幾位)，不要吝嗇計算機的使用，課程初期老師會手把手的帶我們使用計算機，但是因為時間的限制導致老師沒辦法每一題都用計算機實際演練，所以老師在課堂上沒有用計算機操作的題目就是我們很好的練習對象了，抽樣方法我覺得最重要的是判斷抽樣的方式，近年的題目偏向給一個案例並說明樣本的抽出流程，並要求我們確定是何種抽樣方式，再計算點估計的信賴區間等，所以判斷抽樣方式相當重要，至於公式能透過多練習題目來加深記憶，甚至能用抽樣的定義來輔助記憶公式，如果想要加強如何判斷題目使用何種抽樣，推薦直接去網路找沒有分章節的歷屆試題寫一遍，如此一來才不會因為課本已經分好章節而失去練習的機會。
老師的講解都盡可能簡單易懂，題目也幾乎都帶過一遍，並且會額外補充一些可能會考的題型或證明題，哪些是基本題必須要掌握、哪些是決勝題，心有餘力的話再做加強(像是數理統計或者後面的無母數檢定後半的部分)，通常三等的統計學都會有部分的證明題，所以證明題是不能輕易放棄的，統計範圍雖然不小，但是後面不少觀念都是有關聯的，作為主要的專業科目，需要盡可能把分數提高。
這科是以完全沒接觸過的狀況開始備考的，不過老師的講解相當詳細，也會特別提醒哪些是時間不夠可以做取捨的單元，哪些是考場的常見題，讓我在準備上更能掌握重要單元，並且有單元式歷屆試題講義配合課本教學，可以在課後拿來再做一輪練習，審視自己的學習情況，這科是選擇申論各半，相較於其他全部申論的專業科目而言壓力小了不少，按部就班地跟上進度這科應該能取得不錯的成績。
自己讀起來狀況最多的一科，曾經拿到接近滿分，也拿過不到20分的，準備方面我是只靠課本，專有名詞要有關鍵的印象，只要能寫出個大概都能拿到部分分數，不要輕易空白；程式題是考統計行政許多人遇到的難關，只能透過多寫題目來加強對程式關鍵架構的敏感度了，近年來SQL為常考題，考出來通常會是題組的模式，是資料處裡裡面我認為相當值得投資的章節，其餘的如網路、資料結構、樹狀結構、圖形、資料庫管理等，試著用歷屆試題去加深印象，或是可以多關心看看時事(如AI或是綠色科技等)有可能會成為考題，資料處裡本身範圍太廣，競爭對手大部分也不會是資料處裡的相關科系畢業的，所以盡可能讀就行了，有餘力再讓這科成為拉高分的手段。
這科歷屆試題的數量跟抽樣方法狀況差不多，課本基本上已經涵蓋大部分的歷屆試題，不過這科比起抽樣方法，基本題大部分都是計算題，所以計算題一定要盡可能拿到分數，並且有更高比例的非計算題，如回歸模型的建立方式以及殘差分析，或是矩陣的應用等，都是必須要加強的地方，因為非計算題有一定的難度，使這科容易成為有明顯分數差的科目，如果讀書進度不錯,加強這科是不錯的選擇。
真人客服
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