我的學系 |
東吳大學 數學系 |
淡江大學 應用數學與數據科學學系 |
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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 |
雙溪校區 111台北市士林區臨溪路70號 |
校本部 251新北市淡水區英專路151號 |
學系特色 |
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。 |
數學應用:我們的課程結合理論與實際應用,教導你如何運用數學來解決現實生活中的各種問題。 |
學科意涵 |
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。 |
應用數學:專注於將數學理論和方法應用於解決現實世界的問題。透過數學工具建立模型,解決科學、工程、金融等領域的各種挑戰。 |
學習方法 |
![]() ★思辨、閱讀 圖解:教師上課實況 版權:東吳大學數學系 ![]() ★實作 圖解:專任助教負責訓練學生實作 版權:東吳大學數學系 ★電腦實驗 圖解:加強學生程式撰寫、電腦實作 版權:東吳大學數學系 ![]() ★擴張視野 圖解:邀請業師入班講座 版權:東吳大學數學系 ★討論 圖解:微積分諮詢 版權:東吳大學數學系 |
![]() 1. 數學理解和應用: 學習深刻理解數學概念,包括代數、微積分、線性代數等,以及如何應用這些數學知識來解決實際問題。這需要不斷的練習、解題和討論,以確保你掌握了必要的數學技能。 ![]() 2. 程式設計和編程技能: 習得編程技能,特別是使用Python、R等程式語言,以處理數據、建立模型和開發應用程式。這包括學習基本的語法、算法和資料結構,並進行實際的編程項目。 ![]() 3. 統計分析: 學習如何進行統計分析,包括數據收集、描述性統計、推論統計和實驗設計。你需要了解不同統計方法的適當使用,以解決各種問題。 ![]() 4. 問題解決能力: 發展問題解決技巧,學習如何將現實世界的問題轉化為數學或資料科學問題,然後使用相應的工具和技術來解決這些問題。這包括分析問題、制定計劃、執行分析和評估解決方案的能力。 ![]() 5. 團隊合作和溝通技巧: 學習如何與團隊合作,尤其是在大型數據科學專案中,通常需要多人協作。此外,提升溝通技巧,能夠清晰地解釋你的分析結果和建議,使非專業人士也能理解。 |
高中階段可以準備的學習方法或方向 |
1. 關注科技脈動,觀察其概念與工具–察覺其底蘊中的數學。 |
1. 強化數學基礎: 應用數學與資料科學學系需要堅實的數學基礎。確保你掌握代數、幾何、三角學、微積分等基本數學概念。 |
與相關科系之異同 |
財務金融工程相關學系 |
應用數學與數據科學學系強調將數學理論應用於解決現實問題,特別是在數據分析與機器學習方面的應用。我們的課程結合理論與實務,專注於利用數學工具和數據科學技術來解決實際挑戰。相比之下,其他相關學系可能更加側重於數學的純理論研究,或專注於特定領域的應用。 |
生涯發展容易誤解之處 |
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 |
許多高中生認為應用數學與數據科學的畢業生只能從事教學或研究工作。實際上,這些畢業生擁有多樣的職業選擇,包括數據分析師、機器學習工程師、金融分析師、商業顧問和軟體開發者等,涵蓋科技、金融、醫療和市場等多個領域。這些職位展示了應用數學與數據科學的廣泛應用潛力和職業發展機會。 |
學習方法容易誤解之處 |
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」。 |
一些高中生可能誤以為應用數學與數據科學僅關注數字和計算,事實上,這個領域還涵蓋統計、機器學習和數學建模等多個方面,強調如何應用數學解決現實世界的問題。此外,學生也可能認為該學系過於理論化,但實際上,應用數學與數據科學非常重視實際應用,結合專題學習,讓學生能夠在解決真實問題的過程中提升技能和知識。 |
補充提醒與說明 |
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。 |
該系畢業生的職業機會非常多樣,不僅限於數學或科學相關的領域。這些技能可廣泛應用於商業、健康醫療、金融和資訊科技等多個行業,使畢業生具備靈活的就業選擇。除了數學和技術能力,重要的軟技能同樣不可忽視,如問題解決能力、良好的溝通技巧、團隊合作精神和批判性思考能力,這些都是成功職業生涯的關鍵因素。學生在學習過程中也應重視這些軟技能的培養,以便在未來的職場中更具競爭力,並能夠更好地適應不同的工作環境和挑戰。 |
我的學系 |
東吳大學 數學系 |
淡江大學 應用數學與數據科學學系 |
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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 |
![]() 密碼學導論讓學生們在愉快的環境下學習密碼學以及網路安全,討論的主題有對稱式密碼學、非對稱式密碼學、安全性分析、非對稱式金鑰密碼學、密碼學雜湊函數、數位簽章、網路安全、後量子密碼、量子計算等。 版權:東吳大學數學系 ![]() 資料探勘與分析
本課程主要介紹資料探勘方法中分類的問題。 版權:東吳大學數學系 ![]() 機率統計
機率:讓學生了解機率論的基本概念以做為修習統計理論及應用的基礎 。 版權:東吳大學數學系 ![]() 數學軟體引導學生學習使用數學相關的電腦軟體Matlab與Mathematica協助解決課程相關之問題。在數學系資料科學實驗室(學生電腦教室)上課,學生課堂上機實作,分析執行程式之數據結果並驗證理論,提升學習效果。 版權:東吳大學數學系 |
![]() 程式語言於專用電腦教室學習Python、R、、matlab、C/C++等程式語言,學習撰寫程式之基礎語法及流程,並實作解決問題或找出答案, 也為日後進一步學習如資料結構或是數值分析奠定基礎。 ![]() 微分方程及數值分析應用十分廣泛,在物理、化學、工程學、經濟學和人口統計等領域都有應用。同學能體認到數學模型的廣泛應用, 能求取平衡 時狀態或是使目標最佳化。 ![]() 組合學內容含括組合計數、圖論、代數結構、數理邏輯等。 除有許多生活化的應用範例外,該課程與計算機科學、機率、統計的實驗設計也有高相關性。 ![]() 迴歸分析與多變量分析迴歸分析課程介紹如何建立和檢驗迴歸模型,強調自變數對應變數的影響和預測能力,適用於實際問題解決。多變量分析課程探討同時分析多個變數的方法,如主成分分析和聚類分析,重點在於揭示數據中的隱含結構。兩者均利用統計技術理解和預測複雜系統中的關聯性,廣泛應用於科學研究、商業決策和工程實務。 ![]() 機器學習與資料探勘機器學習課程介紹算法和模型訓練方法,強調從數據中自動學習和預測,涵蓋監督式、非監督式和強化學習,廣泛應用於圖像識別、語音處理和推薦系統。資料探勘課程則聚焦於從大量數據中提取有用信息和模式,運用技術如關聯規則、分類和聚類,強調數據清理和視覺化的重要性。 |
我的學系 |
東吳大學 數學系 |
淡江大學 應用數學與數據科學學系 |
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適合從事工作 |
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系友生涯 |
![]() 圖解:科準科技公司董事長 版權:陳調鋌先生提供
陳調鋌(65級系友)從小在雲林斗六唸書,數理成績很好,民國 58 年高一暑假美國登陸月球那天,在草嶺參加生物標本採集隊。 聯考只填物理和數學系,順利考上數學系。 東吳讀書風氣興盛人才輩出,系主任鄧靜華鼓勵我們考數學研究所,退伍後順利考取新竹清華和交通大學。 高中唸書很專注課本與邏輯思考能力。 交大畢業進入竹東工研院電子所,與近千位工程師,投入早期半導體積體電路設計生產與製造,工作在矽谷美商與竹科,專注 EDA 電子設計自動化應用軟體領域。 資訊半導體是台灣在全球最有競爭力產業, 不僅需要電子資訊工程師,更需要優秀物理數學人才作後盾。 不斷努力團隊學習的態度,才能面對高科技創新的挑戰。 ![]() 圖解:教育部玉山學者 版權:張建禕先生提供
張建禕(62級系友)在民國58年那個大學生不多、考試門檻高的年代,建中畢業的我大可在選填志願時選擇國立學校的其他科系,但基於對數學的偏愛,最終來到了創系第一年的東吳數學系,其實是讓爸媽十分意外。 但對我來說,開心的念著不簡單的數學科目、同學之間感情融洽、老師與學生互動良好,四年東吳數學是難以忘懷的珍貴歲月。 62年自東吳數學畢業,受到系主任鄧靜華老師的鼓勵,決定報考並順利考上清華大學數學研究所。 64年拿到碩士學位後,鄧靜華老師極力邀請回母系擔任講師,再度面對人生抉擇點。但為了再加深自己的專業能力,選擇到美國念博士,一念就念了12年!從64年至76年這一番輪迴時光裡,相繼得到了應用數學、電腦與電機三個碩士,以及電機博士。高光譜影像、遙測影像處理、自動目標辨識、醫學影像等都是我的研究專長。 目前為美國馬里蘭大學電機工程系终身教授,也是美國電機電子工程師學會终身會士。 ![]() 圖解:TSMC資料分析工程師 版權:楊承甫先生提供
楊崇甫(103級系友)大學就讀數學系,相對於其他科系來講顯然較為單調,因此從大二開始,我便時常思考未來的職涯規劃,希望能將所學應用在未來的工作,大二時接觸到統計學,除了其背後的數學理論外,在各領域都廣泛被使用。 研究所期間,資料科學盛行,透過企業實習、參加社群與黑客松競賽等,與業界人士交流學習,對於未來求職面試很有幫助。 出社會後相繼在國內科技大廠擔任資料科學家,接觸許多資料科學相關應用與軟體開發,與客戶接觸、了解客戶需求,透過資料分析與機器學習的應用,逐漸對公司產生商業影響力,累積各類資料科學相關系統的開發經驗,在面對各類的問題能獨立思考尋找解方,面對困難的問題能有效與各部門溝通,因此也有機會負責重要的項目開發、主持AI相關訓練課程、擔任公司內部推廣AI普及化的基石,如今,統計與數學成為我為公司創造價值的武器。 ![]() 圖解:新加坡鈦坦科技數據分析師 版權:吳彥輝先生提供
吳彥輝(106級系友)大學期間,接觸到大數據相關課程,對人工智慧及資料分析產生興趣,透過學校資源開始學習程式設計。 大四下學期,在新創公司擔任數據分析實習生時學習到如何透過數學邏輯,解決商業上的問題。 在實習期間,發現我能夠利用所學的統計理論,應用在真實場景,並提出改善建議給主管,非常有成就感,進而確定了我想要成為資料科學家。 畢業後在管理會計公司擔任數據分析師,結合管理會計及機器學習,開發顧客價值預測模型;也曾協助工業4.0智慧工廠即時監控預測產線成本。 目前在新加坡的軟體公司鈦坦科技(Titansoft)擔任數據分析師,負責產品開發營運的分析,透過數學及程式能力,開發預測模型及自動化風控系統。 工作中大量運用數學能力,透過縝密的思考邏輯,統計分析產品表現,找出問題並修正產品方向。 ![]() 圖解:昊瀚資訊股份有限公司CEO 版權:酆士昌先生提供
酆士昌(85級系友)數學一直是我表現好且有自信的科目,因此數學與資訊類科系一直是我首選的大學入學目標。 數學不是給天才唸的,原因是多數的數學公式與成果都是一些人一輩子的努力,因此必須要背關鍵步驟、定理結果與關鍵應用,不是光靠理解就能搞定。 我會建議各位新鮮人:不論在任何階段,紮實的學習都是必要的能量累積。 我的工作經歷過工程師、中階幹部到企業經營管理,包含資訊、出版、金融、授課四類,看似不相關但卻能彼此串連,這其中需要理性的思考,掌握明確的目標就要堅持前進。 職場上的專業是必要的,但態度與習慣更是不能或缺的,因此建議各位未來能掌握基本技能,跟隨一位好主管,再逐步拓展接觸的層面,規劃長期的職業生涯。 |
![]() 版權:https://www.gvm.com.tw/article/22779
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 ![]() 版權:https://news.cnyes.com/news/id/3841491
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~ 國泰人壽董事長 ![]() 版權:https://tw.news.yahoo.com/%E6%8F%AE%E5%8
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 ![]()
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 ![]() 版權:https://www.gvm.com.tw/article/87417
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 |
我的學系 |
東吳大學 數學系 |
淡江大學 應用數學與數據科學學系 |
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多元能力 |
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。
25%
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。
25%
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。
25%
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。
25%
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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。
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%
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%
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。
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%
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。
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%
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%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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%
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%
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性格特質 |
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%
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。
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。
25%
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。
25%
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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。
50%
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。
30%
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%
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