高中在台灣就讀二類組的關係，一開始才會選擇機械系，再加上父母希望我能多方面涉獵，所以當年選擇了總共要修162學分的科系，是能得到雙學位 （double degree）的機械和軟體工程的課程。大一多是難度不高的通識課程，如英文科技、論文微積分、普通物理、普通化學和入門程式設計等，台灣扎實的高中理科 教育多我的幫助很大，所以我的大一成績仍然能維持一定的水準，令人驚訝的是，在經過大一的課程後，大約有11％～20%左右的學生會因為各種因素（如：成 績、心理無法適應、生活自律差）離開科系甚至是大學生活。
然而，到了大二，我的課程表開始變得非常密集，每週五我從早上八點半開始連著上課到晚上十點下課，中間只有1.5小時的休息時間，別問我為什麼不把課程排 得鬆散一點？因為這些都是只有一個時段可選的必修實驗課，只要一次不到或不交實驗報告，期末必定被當掉，工科總是免不了要做實驗、寫報告，所以每周都要跟 同學見面討論兩次，每次至少兩個小時，而身為一名在北美獨自念書的學生，不有維持學業成績的壓力，更是要對自己的生活負責，諸如：炊煮、打掃、洗衣和烘衣 等簡單家務都要自己動手，當時的壓力非常大，每周近三十小時的上課時間，再加上預習、複習課程內容，讓我每天都要在學校待到十一、二點才能夠返家。
在面臨學業和生活的雙重壓力下，我連繫了學校的課程顧問（academic advisor），討論過後，她建議我去職涯發展中心（career centre）了解是否有其他適合我的科系可以就讀，在職涯中心，我發現我其實對更純粹的數學理論有更深的興趣，於是在大二的下學期，從原本的科系轉到數 學和經濟的雙主修。雖然很多大三的課因為尚未修過大一的經濟理論課而被檔修，但因為在工科系修過的理科數學和基礎學分，讓我得以更快地進入狀況。
我在學習純數學理論時，才更能瞭解一些程式設計的理論模型背景，例如：矩陣陣列和離散數學邏輯，都幫助我發展程式語言的演算法（algorithm），紮 實的數學的底子，也能運用到經濟和統計課程。舉例來說，因為經濟理論是基於「如果⋯就會⋯」的假設成立的，所以在經濟學上面有很多模組和曲線圖形要去了 解，微積分基礎讓我在討論邊際（marginal）數據時可以直覺對曲線微分而稅的增減對政府、人民的收益影響，也可以用積分來得知多少，得知一個數字的 變量，在數學輔助下，我能順利運算出其他的數字的應變量，雖然現代統計使用了很多軟體輔助，但是仍然需要瞭解背後運作的理論，況且期中期末考也都需要手 算。