| 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 資料科學系 |
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| 所屬學群 |
數理化學群
數學學類 |
資訊學群
跨
數理化學群
數據統計學類 |
| 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。 |
東吳大學獨步亞洲首創『巨量資料管理學院』，並設立資料科學系，效法美國知名學府，不僅著重知識的傳授更強化專業領域的養成，課程規劃彈性而因應時代所需。著重於資料科學跨領域應用，課程設計結合機器學習、人工智慧、資料分析、資料視覺、數學、統計、管理、金融、行銷、社會、心理、商業應用等跨領域應用，強調專題實作與企業實習，同時引進業師群實務授課，致力培育高應變力的跨領域數據人才。 |
| 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。 |
在資料科學領域裡工作的人需要具備兩方面素質：一是概念性，主要是模型理解與運用；二是實踐性，主要是處理實際資料的能力。培養這樣的人才，需要數學、統計與計算機科學等學科之間的密切合作，同時也更需要產業界的投入與協助，現在遍佈於日常生活中的影音推薦系統、Siri 語意分析系統等都是應用。 |
| 學習方法 |
未上傳圖片 思考的訓練及邏輯的論證，例如從基礎公設及定義，演譯出系統或推論出定理，另外還有抽象概念的想像及理解。 未上傳圖片 學習統計模型及其後的數學原理、了解如何得到估計、預測及做出判別。實作上會搭配使用知名軟體如 R, Python 或 SAS 等來分析各類資料。 未上傳圖片 以數學理論為基礎，釐清邏輯思緒，學習演算法，撰寫程式來解決實際問題。 未上傳圖片 時常注意外部趨勢及應用議題如區塊鏈、人工智慧及大數據等議題與資料科學相關部分。 |
問題導向式學習(Problem-Based Learning, PBL)：透過問題情境誘發學生探索目標、設定方法並善用資訊科技(如：Python等工具運用)以及網路資源(如公開資料與程式碼)來提出解決方案，以培養學生資料分析基礎能力，並提升學生自我學習與解決問題的能力。 
專案導向式學習：專案即是現實世界的真實案例，使學生進入有意義的問題情景中，通過自主探究和團隊合作來解決問題，結合業界資源於課堂中導入 Capstone 專案，由業界專家出題，老師引導學生解題，在過程中培養資料分析能力、問題解決能力以及多元之資料分析視野。 
主題式學習：跨學科知識範疇，由不同領域業界老師扮演著顧問的角色，並透過同儕合作與校外實習，探索真實世界的各種現象，思考因應社會挑戰的可行辦法，並發掘自己的潛能。例如：研究「社群憂鬱現象」的主題，就會涉及心理、社工、自然語言處理、醫學、社群、科技等多個學科，帶領學生進行跨學科的專題實作。 |
| 高中階段可以準備的學習方法或方向 |
資料準備中 |
高中端可以利用網路教學或是線上課程來進行預先學習，或是經由雜誌、媒體等方式多吸收來自各種不同面向的科技趨勢與走向，讓自我對於數位化、人工智慧的應用場域更加了解。 |
| 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。 |
資料科學系常與資訊工程、資訊管理比較。資訊工程系的學生多從事研發設計與硬體相關或是新演算法的軟體工作；資訊管理系則是與管理相關的運用，較著重商業應用相關領域，資料科學系則較重視在跨領域中的問題解決，專注於如何運用現有的工具以及計算方法來進行分析，並協助企業進行結果判讀進而解決問題。因此，資料科學課程包含資工的基礎程式設計訓練，再加入商業行銷應用、金融科技與社會科學等領域的分析應用。 |
| 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。 |
在這個人人都提「人工智慧與機器學習」的時代，具備有分析資料的能力，以及跨領域數據應用能力的人是極度缺乏的。資料科學乃是養成兼具資訊程式能力、資料分析與跨領域溝通能力的人才，不僅可以跟資訊工程師溝通無礙，對管理層面也能夠了解需求進而發現問題，研擬解決問題的流程，使得企業內部的資訊以及產業思維順利銜接。 |
| 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。 |
資工資管是培育IT人才，而資料科學是培育DT(Data Technology)人才。IT重視流程，反觀DT重視結果。在課程設計上，我們著重於在跨領域中問題解決，更專注於如何運用資訊科技工具以及程式設計提出解決方案並對結果進行判讀，協助企業解決問題與決策支援。 |
| 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。 |
程式語言與資訊能力往往只是職場必備的條件，因此一開始我們著重培養資訊技術能力為主要目標。透過大一大二年級扎實的基礎工訓練後，大三大四時提供學生多樣性的領域發展如商業應用、金融科技、社會科學等課程培育，讓學生能從生硬的理論基礎與方法學中，懂得如何利用所學在實際接觸到企業個案，並了解不同領域的業者所面臨的困境，參與可行的解決方案，提升職場競爭力，並從中了解自我的興趣以及未來職場的方向。 |
| 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 資料科學系 |
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| 核心課程地圖 |
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| 專業選修課程 |
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| 特色課程 |
未上傳圖片 迴歸分析學習隨機變數之間如何關聯以及模型參數的估計及解釋。搭配使用軟體分析實際資料，將結果予以展示及對未來作預測。 未上傳圖片 機率論除奠基未來學習基礎外，此科目內容亦相當生活化，許多日常生活的不確定性都可以拿來當例子解說，有時會有異於直覺之結果。 未上傳圖片 數據科學演算法人工智慧許多來自機器學習，而這些學習多半是透過一些知名的演算法，此課程教授許多演算法並搭配軟體及資料實作。 |
多元學習場域，實作課程依據不同領域建立實驗室，提供學生多元學習場域並鍛鍊其基礎能力，更透過實際專案的執行，引動學生學習動機與興趣。特別是在「程式能力」的培育方面，課程設計含括：Python, Julia, R, SAS, Java, PHP, HTML5, SQL 
業界專家帶路，實戰力課程在課程中導入盛行於美國著名學府的Capstone Project，幫助學生統整與深化所學，讓學習更紮實，同時引導學生1.深入瞭解數據並協作解決數據問題，2.由數據找洞察，幫助企業做得更好，3.從這些洞察中找到正確的方向去建立行動以產產生資料價值，課程含括：人工智慧、機器學習、社群網絡等 
跨領域人才培育課程為縮短學用落差，針對資料科學廣泛應用的三大專業領域設計：商業應用、金融科技與社會科學學群選修課程，學生可以選擇一項專業選修學群課程或是探索不同領域專興趣；再配合產業實習專題，以實務與業界選才標準孕育新生代資料科學應用人才。 |
| 完整課程地圖 |
資料準備中
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資料準備中
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淡江大學 數學學系資料科學與數理統計組 |
東吳大學 資料科學系 |
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| 適合從事工作 |
資料準備中 |
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| 系友生涯 |
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錢大群IBM大中華區總裁 淡江大學數學系，美國哈佛大學企管研究所高級管理課程、IBM全球高階經理人課程進修 2007年，IBM大中華區首席執行官 2004年，IBM東南亞/南亞區總經理 2001年，IBM亞太區系統與科技事業部副總裁 1997年，IBM大中華區系統與科技事業部總經理職務 1996年，獲得台灣企業經理人協會授予的「1996最佳總經理獎」， 後赴紐約擔任IBM公司董事長兼首席執行官之行政助理 1993年，擔任台灣IBM公司總經理 未上傳圖片
黃調貴國泰人壽董事長、 精算師 淡江數學系、清華大學應用數學研究所 2002~2008 國泰人壽總經理 2005~2008 國泰金控總經理 2011 ~2017年起開始擔任國泰人壽副董事長， 2017~ 上國泰人壽董事長 未上傳圖片
沈志藏臺北捷運公司副總經理 淡江數學系、交通大學交通運輸研究所 臺北捷運公司中運量運輸處處長、事業部經理、供應部經理、發包中心主任、運務部副理、高級工程師 未上傳圖片
莊昌善齊營股份有限公司董事長 佳網國際股份有限公司董事長 淡江大學數學系數理統計組 佳能公司 程式設計師 佳能公司 資料組組長 佳能公司 資料組主任 佳能公司 服務部副理 佳能公司 營業部副理 佳能公司 營業部經理 佳能電腦公司 經理 佳能資訊通訊 副總經理 佳能企業 總經理 佳能企業 常務董事 齊營公司 董事長 佳網國際 董事長 未上傳圖片
王紹新信邦電子股份有限公司董事長兼執行長 日商神奈川株式會社台灣分公司經理 美商AMP公司業務經理 |
李昱萱巨資讓我最有感的是實作經驗豐富以及學院老師的用心。在巨資和老師有一起執行專案，能將所學應用到專案中，亦從中發現實作上的困難並且學習如何排除問題，老師對於學生的問題都是很樂於分享與討論。在選擇未來職場的方面盡可能不要限縮自己的選擇，其實每個工作領域都需要數據分析，重點是多培養自己多元的技能。 現在的產業需要的是多元的人才，因此在大學畢業後選擇了巨資研究所。現在數據分析是人人都必須要有的思維，不管你在哪個單位哪部門都需要這項技能。而巨資培養了我程式語言的邏輯思考以及尋找資源解決困難的能力，並且在實習以及專案的經驗中與社會接軌。現為資誠會計事務所程式開發工程師。 
王奕淳原本考上其他學校統研所，但考慮程式語言重要性而選擇巨資。在這裡可以為程式語言打下很好的基礎，巨資每個教授都身懷絕技，在各自領域中都是佼佼者，能接觸到各種產業不同的大數據分析應用，進而讓自己能學習到產業都如何使用數據去做分析的。 現任職於永豐銀行數位分析部。 
Willy Lin原本是幾乎沒有程式基礎的文科人，進入資科學習相關知識與工具應用，也透過實習培養實務經驗，讓我能順利往資料分析領域發展。在這個資料至上的時代，有資料就是佔盡優勢，但是若是不會對資料做適當的處理及分析那就太可惜了。巨資透過專業的課程以及實習的機會讓我在過程中收穫極多，讓我可以順利的與社會接軌。 現任職於運達航運股份有限公司。 |
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 資料科學系 |
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多元能力 |
資料準備中 |
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。
15%
快速知覺與總結：能從散落的資訊中，快速分辨與覺察具有意義的訊息，且能歸納出要點、關聯、架構等概念。
15%
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。
15%
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。
10%
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。
10%
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。
10%
記憶詮釋：能識別、儲存、喚起多項資訊、數字、知識內容，且能以多種方式組合這些訊息間的差異與關聯。
5%
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。
5%
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%
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%
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%
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性格特質 |
資料準備中 |
變通開創：常常對多種事物，表達熱情興趣，對於既有事物，進行拆解、重組，給予新的理解與觀點，並且喜愛創造出令人意想不到的新事物。
30%
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。
25%
開朗活潑：總是正向樂觀的看待事物的發展，即使事件發展不如預期，也能保持接納、能看見正向價值，常常表現自在、不膽怯。
20%
合作互助：總是願意優先關照、包容他人的需求，在不同意見中尋求最大的合作可能，優先尋求團體的共同價值，信任團體成員的指引。
15%
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。
10%
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