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我的學系 淡江大學
數學學系資料科學與數理統計組
國立中興大學
應用數學系(數據科學與計算組)
所屬學群 數理化學群
數學學類
數理化學群
數學學類
所在校區

資料準備中

資料準備中

學系特色

培養數學、統計及相關科學應用與研究人才,提供全校學生基礎數學與數學通識之課程,並經由數學學習培養學生思考、組織、分析與表達之能力。提供數學專業理論、應用數學、統計分析及數據科學實務的訓練。

1、課程多元:除基礎數學與資訊課程外,分為數據及計算科學、 統計、分析三大領域教學。
2、設有「中部數學期刊圖書中心」,藏書萬餘冊, 提供中部大專院校及相關單位借閱使用。
3、未來研究方向:應用數學與動態系統模擬、資料科學科學計算雲端系統、統計方法與數據科學。

學科意涵

數學學系資料科學與數理統計組除包含傳統基礎科目如數學分析、線性代數、機率統計外,另外特別著重數理統計及資料科學等相關應用數學、其中包含迴歸分析、數理統計、多變量分析,資料科學及機器學習或統計學學習演算法等。專門處理含有隨機性或不確定性的數學、統計或資訊問題。

以數學為基礎,擴展延伸至應用分析、統計、計算科學等領域

學習方法
高中階段可以準備的學習方法或方向

資料準備中

可多練習數學推導試題、程式撰寫,增加邏輯概念

與相關科系之異同

本系較其他科系重視邏輯思維、推論能力、抽象化思考之訓練、計算及分析能力,此有助於突破一般思考之侷限,培養對事情或問題不同的觀點,進而提出解決方法或創造價值。本組另特別著重於處理含有"隨機性"或"不確定性"之問題。

應用數學系與數學系的差異:數學系強調古典數學的理論推演,而應數系強調與諸學門之間的連結。 然則兩者所必須修習的基礎科目是一樣的。
應用數學組、數據科學與計算組的差異:數據科學與計算組著重於利用統計資料分析、程式撰寫、數據與計算科學理論、邏輯推理及數學思維,培養資料科學專業能力。





生涯發展容易誤解之處

由於大數據時代來臨,出路比以往更加廣泛,舉凡與"不確定性"相關之行業都有機會, 如品管、風險管理、金融分析、醫學、工業、 商業、生態或是社會科學等,都有相關出路發展。

念數學系不只有教書的一條路,在資訊與大數據時代的來臨,數學在各行業中已扮演著非常重要之腳色.

學習方法容易誤解之處

本系較其他科系重視邏輯思維及推論能力、抽象化思考之訓練、計算及分析能力。此外請注意資料科學與一般敘述性統計差異相當大,其中需要用到許多數學及統計原理作分析及推論, 應用層次並非只是展示資料而已, 連人工智慧所需演算法也是學習內容之一部分。

1.只要有興趣與後天的努力,每個人都可以成功學習數學.
2.數學系提供嚴謹的辯證思考訓練,以及培養清楚表達與溝通的能力,並非只是枯燥乏味之符號推演.
3.應用科技日新月異,但只要數理基礎穩固,永不怕退流行.因為,要學習其他領域都會比較容易.

學習資源或補充說明

隨機性或不確定的事物充斥於日常生活、自然及人類的相關活動中,很多事物或現象若用機率來加以描述,常會更加精準。這類似的觀念及學理佔高中數學的比重並不大,但在本系可以學到許多相關知識, 也可以知道其應用範圍廣大。

歡迎至本系網頁了解更多有關入學,師資,修課畢業規定,獎助學金申請等相關訊息:
http://www.amath.nchu.edu.tw/

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數學學系資料科學與數理統計組
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應用數學系(數據科學與計算組)
核心課程地圖
  • 大一必修
    • 程式語言
    • 線性代數
    • 機率論
    • 微積分
  • 大二必修
    • 高等微積分
    • 數值分析
    • 統計學
  • 大三必修
    • 數理統計
    • 多變量分析
    • 迴歸分析
  • 大一必修
    • 普通物理學
    • 微積分(一)(二)
    • 微積分Python實作
    • 程式設計
    • 資料結構
    • 線性代數(一)(二)
    • 統計學
  • 大二必修
    • 常微分方程
    • 數值分析(一)
    • 數據科學導論
  • 大三必修
    • 分析導論(一)
  • 大四必修
    • 工業與應用數學專題
專業選修課程
  • 資料科學領域
    • 探索式數據分析與視覺化、數據科學演算法、統計學習、資料探勘
  • 生物及工業統計領域
    • 存活分析、可靠度分析、生物統計簡介、時間序列、品質管制、隨機過程
  • 應用統計
    • 無母數統計、實驗設計、抽樣學、資料分析、廣義線性模型
  • 統計分析領域
    • 統計學,機率論,數理統計(一)(二),應用統計與R語言,統計模擬,生物統計,隨機過程
  • 電腦科技領域
    • 系統程式,作業系統,計算機結構,離散數學(一)(二),演算法,計算軟體應用(一)(二),開放系統(一)(二)
  • 數據科學領域
    • 數據科學導論,科學計算,資料科學與分析實務,數學影像處理,資料挖掘應用
  • 應用數學領域
    • 數學規劃(一)(二),線性代數專題,代數與離散數學專題,幾何學,拓樸學,複變函數論,偏微分方程,工業與應用數學專題,偏微分方程之數值方法
  • 力學領域
    • 靜力學,動力學,電腦力學模擬,熱力學(二),材料力學(二),流體力學(二)
特色課程
完整課程地圖
資料準備中
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應用數學系(數據科學與計算組)
適合從事工作

資料準備中

  • 電腦硬體工程師

    從事電腦硬體之研究、設計、開發、測試、偵錯等工作,並負責監督該設備及其零組件之製造與安裝工作。


  • 品管測試技術員

    根據規格,從事品質控制與檢驗、機台校正與成品再測等工作。


  • 品管/品保工程師

    從事產品或服務品質標準之設定,並利用各種管理技術,維持與改進其品質之工作。


系友生涯

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應用數學系(數據科學與計算組)

多元能力

資料準備中

邏輯推理:能捕捉事物運作的規律或關聯性,歸納或是推演不同事物的差異或因果關係,並得到特定理解。
20% Complete
20%
數理科學:能選擇適當的科學、數理知識或邏輯來思考問題,依據科學規律正確地推演出答案或排列資訊。
15% Complete
15%
程式設計:了解程式語法以及邏輯架構,撰寫、修改程式,開發並設計系統。
15% Complete
15%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
10% Complete
10%
批判思考:運用不同觀點對問題進行理性分析,對問題的解決方法或結論,評估出優缺點、支持、反對的意見。
5% Complete
5%
主動學習:積極尋求新資訊用以掌握問題的前因、後果以及預期影響,並依據各環節選擇適合的學習行為。
5% Complete
5%
自省促進:收集、評估自己或他人的表現,提出可改善及調整的方法或採取行動。
5% Complete
5%
問題解決:分析並預判問題的成因與後果,設想出合適的解決方法及使用的工具。
5% Complete
5%
運作分析:分析特定需求並規劃合適的運作流程,運用技術調整、組裝、設定設備,讓設備及系統正常運作。
5% Complete
5%
空間定向:能覺察環境、物體與自己的相對位置,辨別出方向、維度,想像物體在移動或重新排列後的外觀。
5% Complete
5%
語文理解與表達:能透過語文理解他人想法形成特定概念,且能說明特定想法或因果關係。
5% Complete
5%
敏銳創造:能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異,且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋,呈現新穎之處。
5% Complete
5%

性格特質

資料準備中

主動積極:常常主動提出特定見解,樂於付出活力與熱情投入特定問題、活動,引領他人的行動。
20% Complete
20%
自信肯定:總是相信自己能達成目標,會肯定自身的優勢、長處,面對挫敗能較好的調整情緒。
20% Complete
20%
親和接納:總是願意關懷他人情緒與感受,樂於接納與照顧他人困擾與情緒,表現和藹友善、易於親近。
20% Complete
20%
堅毅負責:常常長時間專注投入於特定事物,排除干擾訊息,會對所承諾的事物,會負起責任目標、執行到底,享受追求成就。
20% Complete
20%
探究冒險:常常樂於探索未知事物、能夠容忍陌生情境,樂於把困難視為一種挑戰,在探索、挑戰未知中偏好看見自己的成長。
20% Complete
20%


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