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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
東海大學
統計學系
所屬學群 數理化學群
數學學類
資訊學群 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。

成立宗旨:培育具有資訊素養及管理知識的統計專業人才,以配合國家社會發展之需要
教育目標:I.培養統計專業與實務能力II.培養資訊分析能力III.培養垮領域與多元學習的能力IV.培養人文素養與邏輯思考能力
學生核心能力:1.具備基礎統計理論與應用的能力2.具備使用統計軟體的能力3.兼具管理規劃與決策能力4.具備團隊合作的能力

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。

統計是一門蒐集、組織、呈現、分析與解釋資料及數據所隱含之意義,進一步利用資料做預測來管理或決策制定之運用。有效運用科學的統計方法做資料分析以做商業與管理決策依據,培養出商業與管理人才不可或缺之基礎。

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

資料準備中

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。

數學系:
同:邏輯訓練思考都具備,理論課程與數學有些異曲同工之處。
異:在軟體計算上,本系需要資料分析之處比數學系多,因此訓練上較嚴謹札實。

資管系:
同:皆在管理學院,因此學習管理與軟體搭配應用,資料處理與分析可與業界合作,了解業界所需專業技能。
異:本系秉持理論與實務操作並進,理論方法與實務資料結合較廣。

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。

對高中生而言,家長與老師向學生說明可從事精算師與會計相關的職業,但行業中使用資料分析時,皆是統計系畢業生可從事相關行業。

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.
統計學在高中時以簡約方式授課,但其專業方法是未曾提及的,因此學生容易覺得此門課的方法簡單。
2.
統計是需要軟體運算,而這是高中生對此科系學習時,以一般計算方式表達,故造成認知上有所不同。

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。

無。

我的學系 淡江大學
數學學系資料科學與數理統計組
東海大學
統計學系
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
  • 不分年級必修
    • 存活分析
    • 臨床統計
    • 無母數分析
    • 可靠度分析
    • 隨機過程
    • 品質管制
    • 類別資料分析
    • Python程式設計與應用開發
    • 機器學習
    • 時間序列
    • 保險數學
    • 風險管理
    • 財務管理
    • 作業管理
    • 資訊管理
    • Python資料科學與應用
    • 資料視覺化分析
    • 線性模型
    • 統計軟體
    • 統計計算
    • 人口統計
    • 統計資料採礦
  • 大一必修
    • 統計學
    • 線性代數
    • 微積分
    • 程式設計
  • 大二必修
    • 迴歸分析
    • 實驗設計
    • 抽樣調查
    • 機率論
  • 大三必修
    • 數理統計
    • 多變量分析
    • 統計實務
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
  • 軟體分析
    • 統計軟體、統計計算、Python程式設計與應用開發、Python資料科學與應用
  • 生物統計
    • 存活分析、臨床統計、無母數分析、人口統計
  • 工業統計
    • 可靠度分析、隨機過程、品質管制、線性模型
  • 大數據資料
    • 類別資料分析、機器學習、時間序列、統計資料採礦、資料視覺化分析
  • 管理應用
    • 保險數學、風險管理、財務管理、作業管理、資訊管理
特色課程
完整課程地圖
資料準備中
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數學學系資料科學與數理統計組
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適合從事工作

資料準備中

資料準備中

系友生涯

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統計學系

多元能力

資料準備中

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。
20% Complete
20%
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% Complete
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% 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。
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。
10% Complete
10%
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。
10% Complete
10%
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。
10% Complete
10%
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%
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%

性格特質

資料準備中

樂群敬業:總是表現活潑、傳遞熱情,主動參與活動,熱衷於與夥伴一同完成任務。
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%
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。
20% Complete
20%
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。
20% Complete
20%
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。
20% Complete
20%


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