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。

1. 數學應用：結合了數學的理論和實際應用。你將學到如何使用數學解決現實世界的問題。

2. 資料分析：你將學會如何搜集、處理和分析大量數據，以提取有價值的信息和趨勢。這在當今數位時代非常重要，許多公司和機構都需要資料科學家來幫助做出決策。

3. 程式設計：你將學習編程技能，包括使用語言如Python和R來處理數據和開發應用程式。這些技能在資料科學和軟體開發中都是非常寶貴的。

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。

1. 應用數學： 專注於將數學理論和方法應用於解決實際世界中的問題。使用數學工具來建立模型，並解決科學、工程、金融的各種挑戰。

2. 資料科學： 結合了統計學、電腦科學和領域知識，旨在從大量數據中提取信息。使用統計分析和機器學習技術，以理解數據的模式，進行預測，並為企業和組織提供決策。

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。

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。

2. 學習基礎統計學： 瞭解基本統計學概念，如平均值、變異數、標準差等。

3. 編程技能： 學習一門或多門編程語言，如Python或R。

4. 數據科學工具： 瞭解數據科學工具和軟體，如Jupyter Notebook、Pandas、Numpy等。

5. 自主學習專案： 嘗試自主學習一些小型專案，如數據分析、網頁開發或機器學習小型模型。

6. 閱讀相關文獻： 閱讀有關應用數學和資料科學的文章和書籍，以擴大你的知識基礎。

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。

應用數學與資料科學學系強調將數學應用於解決實際問題，特別是利用數據分析和機器學習。其他相關學系則可能更加專注於理論或不同方面的應用。

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

以下是一些可能的誤解，以及相應的澄清：
僅僅是數學教師或研究員： 有些高中生可能誤以為畢業後只能成為數學教師或數學研究員。實際上，應用數學與資料科學學系畢業生有多種職業選擇，包括資料分析師、機器學習工程師、金融分析師、商業顧問、軟體開發者等，涵蓋各個領域。

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。

數學是只有數字的學科： 有些高中生可能誤以為應用數學與資料科學僅僅關注數字和計算，實際上這個領域還包括統計、機器學習、數學建模等多個方面。它更強調如何應用數學來解決現實世界的問題。

只關注理論，無實際應用： 學生可能誤以為這個學系過於理論化。實際上，應用數學與資料科學強調將數學應用於解決實際問題，

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。

多樣的職業機會： 不僅僅限於數學或科學相關的領域。這個學系的技能可應用於商業、健康醫療等各個領域。

重要的軟技能： 指出除了數學和技術技能外，如問題解決、溝通、團隊合作和批判性思考也非常重要，對於成功的職業生涯至關重要。

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