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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
東吳大學
數學系
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

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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。

一、本系課程分成數學、計算與統資三個課群,連結理論與應用,建構特色課程,並引進業師授課,引導學生跨領域學習,拓展數學應用視野。
二、核心課程小班教學並有專任助教負責演習課,訓練學生表達與實作。
三、教師專長完整涵蓋各數學專業領域及AI大數據相關課程之應用。
四、學生電腦教室軟硬體設施新穎完善。
五、建置數學超夯實驗室與線上學習輔助教材。

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。

數學本體可衍生出強大應用能力與韌性,本系著重數學基礎的養成訓練,同時強化學生在應用領域的視野與實作能力;課程規劃也呈現現代數學系的面貌–理論與應用兼重:著重代數學、數學分析、幾何學、機率統計、計算科學、資料分析等基礎數學領域,同時涉及應用領域如:數據處理、資訊安全、金融工程、人工智慧、資料科學、通訊與影像處理等。

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

1. 關注科技脈動,觀察其概念與工具–察覺其底蘊中的數學。
2. 關注高中數學所學的主題、性質、計算方法-培養數學感。
3. 具備討論的經驗。
4. 了解與電腦的互動,利用豐富的網路資源培養自主學習的能力。
5. 課堂專心聽講,寫下重點摘要,遇到問題與同學或老師討論。

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。

財務金融工程相關學系
相同之處:微積分、線性代數、機率、統計為必修課程
相異之處:本系較注重數學模型推導及理論與應用之配合。

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。

數學為基礎學科,職涯方向多元而非單一職涯傾向。一般大眾對本系的生涯發展不易對焦,並常以自己所遇過的數學人-深受歡迎老師為數學系出路定格。事實上,現代數學系畢業生,除學研術界外,有許多從事財務金融、資訊工程、資訊安全、訊號與影像處理、資料分析等跨領域相關工作,且因為其數學背景很受重視,可說出路非常寬

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。

高中數學的學習內容以計算居多。因此,一般高中生容易將之誤解成「數學系只是學習複雜的計算」。
事實上,大學數學系著重理論架構、邏輯推理,兼及應用。
學習方法是手腦並用。

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。

本系課程大多以英文原文書為主,所以未來需調整在高中時期的學習方式。

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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
    • 微積分
    • 線性代數
    • 數學概論
    • 計算機概論
  • 大二必修
    • 高等微積分(一)
    • 高等微積分(二)
    • 微分方程
    • 機率概論
    • 統計概論
    • 代數學(一)
    • 代數學(二)
  • 大三必修
    • 複變函數論
    • 幾何學
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
  • 數學課群
    • 向量分析、富氏分析、常微分方程式、偏微分方程式、代數特論、拓樸導論、實變函數論、專題研究
  • 計算課群
    • 基礎數論、代數編碼、數學軟體、數值分析、應用線性代數、計算數學、組合學、離散數學、組合編碼、數值編碼、生物數學(一)(二)、數學建模概論(一)(二)、密碼學概論
  • 統資課群
    • 程式語言、數理統計(一)(二)、電腦繪圖、資料結構、資料科學與R語言、數理流行病學、生物統計、統計計算、線性規劃、機器學習與應用、金融模型導論、深度學習與應用、人工智慧應用實務(一)(二)
特色課程
完整課程地圖
資料準備中
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適合從事工作

資料準備中

  • 中高職教師

    具有高中職學校教師身分,擔任各高級中學、職業學校、綜合高中的教師。


  • 遊戲軟體程式設計師

    依電腦遊戲之規則、故事性與趣味性,運用電腦系統之文字、聲光、音樂、圖片、影像及動畫,設計電腦遊戲軟體並負責修改、測試、偵錯及安裝等工作。


  • 韌體設計工程師

    規劃及執行產品控制單元之設計、產品韌體之撰寫與量產產品韌體之維護,並進行產品韌體之測試,控管韌體設計之進度、品質與成本。


  • 統計精算人員

    運用數學、統計及財務分析之知識,從事準備金分析、公司價值分析、資產負債分析、風險管理與設計保險制度等工作。


  • 金融研究員

    於銀行、證券公司、保險公司、投信公司等機構內,從事資料蒐集、分析、撰寫研究報告之工作,提供投資決策考量之工作。


系友生涯

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多元能力

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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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25%
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。
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深思力行:常常追求事物的條理秩序,審慎確認事物的彼此關係,行事仔細考量後果。
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25%


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