雙溪校區

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校本部

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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。

統計是讓數字說話的科學，在資訊爆炸的今天，統計資料分析結合電腦科技，已成為提昇經營管理績效和各領域研究上不可或缺的工具。大數據狂潮席捲全世界，《哈佛商業評論》更將數據科學家譽為「21世紀最性感的職業」。統計系已連續3年在統計領域榮獲全球百大科系之美譽，107學年度奉教育部核准成立數據科學研究所，成大統計系及數據科學研究所將繼續深耕、茁壯，以培養具備大數據分析能力的統計專業人才為使命。

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。

什麼是統計? 統計就是「資料分析」，無論高科技業、商業﹑金融業﹑資訊業甚至醫療界都有無數的資訊，都會牽扯到數據與資料分析。本系涵蓋統計所與數據所，師資涵蓋各式各樣數據分析專業。本系結合師資、設備，加強發揮「統計諮詢中心」、「調查統計研究中心」、「工業統計實驗室」、「管理工作室」及「資料採礦研究室」之功能，以展現本系之特色，使統計的發展

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。

1.
修課紀錄：了解先備基礎學科的學習狀況、修課紀錄與相關領域學習等之綜合評量。
2.
課程學習成果：檢視學習脈絡、加深加廣學習暨學習成果之展現。
3.
多元表現：了解自我成長、發掘潛能與個人特質等之多元表現綜合心得。
4.
學習歷程自述：呈現各項學習過程中的表現、反思、成長過程相互的連結。

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。

電機系是寫程式驅動機器工作，資訊系是寫程式架設網頁系統平台，統計系是寫程式分析資料。

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。

統計系是培養資料分析師/數據分析師/數據工程師/品管工程師，特別注意與會計師不同。

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。

資料分析需要有很強的數學底子和對資料的敏感度，此外也需要操作軟體轉寫程式協助運算與分析。因此，扎實的數學底子是必要的。未來才有能力對數據進行估計檢定與建模預測。

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。

請上成大統計系網頁了解。