東吳大學 資料科學系 |
國立政治大學 統計學系 |
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所屬學群 |
資訊學群
跨
數理化學群
數據統計學類 |
資訊學群
跨
數理化學群
數據統計學類 |
所在校區 |
雙溪校區 111台北市士林區臨溪路70號 |
校本部 116011臺北市指南路二段64號 |
學系特色 |
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。 |
本系的教學目標著重於統計理論和方法與統計實務應用的統合,統計相關軟體和程式語言也是必要的工具。各科目的專業課程強調應用於實際問題的數據收集、數據分析、分析結果的解釋和問題解決及決策的建議。 下載詳細資料 |
學科意涵 |
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。 |
統計學是一門數據科學 ,包括資料的收集、整理、歸納,分析和建立模型以發掘問題、了解因果關係和推論真相,再進一步解決問題和預測未來。統計學中統計量的機率分配的知識在數據科學中非常重要。 |
學習方法 |
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。 |
本系大多數課程進行方式為課堂講授,因此同學可透過上課聽講學習。近兩年配合防疫政策,人數多的大班課程係採線上同步或非同步之授課方式。 圖解:課堂講授 版權:國立政治大學統計系版權所有 本系有些課程進行方式包括上機使用軟體或寫程式,因此同學可透過上機實作學習。 圖解:各類統計軟體 版權:國立政治大學統計系版權所有 本系有些課程要求修課同學進行分組報告,因此同學可透過和其他同學分組合作來學習。 圖解:分組討論 版權:國立政治大學統計系版權所有 |
高中階段可以準備的學習方法或方向 |
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。 |
學好高中數學和統計方法與觀念,以程式語言應用於實務數據分析上,以解釋分析結果並提出問題解決的方案。 |
與相關科系之異同 |
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。 |
數據統計學類旨在學習如何蒐集、整理、歸納與分析資料,以及呈現分析結果的能力。本學類相似數學學類,但其以學習理論為主,內容較為抽象。統計學類都是以統計理論和方法為基礎,並強調實務數據分析和解釋結果的能力。 |
生涯發展容易誤解之處 |
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。 |
統計類工作職稱上,可能不會出現統計二個字,例如職稱”資料科學家”中,並無統計二個字,但這是統計領域工作。統計系畢業生未來可能從事的工作,請參考下圖:
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學習方法容易誤解之處 |
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。 |
在高中階段的數理課程,未必強調證明與推導的練習,但在本系修習理論課程會要求符合邏輯的證明寫作,和高中的要求有相當差異。 |
補充提醒與說明 |
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。 |
本系重視統計基礎理論和方法的訓練,期望培養具數據分析解決實務問題的能力的統計人才。透過專業訓練,配合其他商管、資訊課程的修讀,任職於商業金融和科技製造業的系友,近5年更高達60%以上。本系所屬之商學院資源豐盛為全台灣第一所,也是唯一通過AACSB、EQUIS兩項國際認證,及PIM會員的學院。在現今知識跨領域整合的時代裡,本系除專業課程要求,也鼓勵學生多修習校、院級之商管和巨量資料分析專業學程。
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東吳大學 資料科學系 |
國立政治大學 統計學系 |
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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 |
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。 |
統計學 (一)、統計學(二)「統計學(一)」、「統計學(二)」為商學院各系、社科院經濟系、地政系、數理財務學分學程、巨量資料分析學程等之基礎課程,故本系每學期均會開設共10-12班「統計學(一)」、「統計學(二)」,總修課程人數多達1,200人以上。 圖解:自製統計圖 版權:國立政治大學統計系版權所有 數理統計學(一)「數理統計學(一)」為本系最重要的基礎課程之一,同時也是「數理財務學分學程」的必修課程之一,此外亦是報考商學院各研究所、統計所必讀科目之一,因此每年修課人數均會超過80人,若無人數限制甚至會高達100人以上。 圖解:「數理統計學(一)」上課情形 版權:國立政治大學統計系版權所有 SAS/R商業資料分析為本系最受歡迎的選修課之一,也是「巨量資料分析學程」修課程之一。近兩年都是介紹「R」軟體的操作,本課程將介紹如何使用R進行數據分析和視覺化計算。修課學生需對R語言或其他程式語言有基本的了解,並對資料分析充滿好奇。在最後的期末報告中,將運用學到的技能來分析實際商業數據,並下正確的策略與建議。 圖解:課堂講義及內容 版權:任課老師提供 政大統計系學士班課程地圖更多課程相關訊息請詳參統計系網頁之「課程資訊」:https://stat.nccu.edu.tw/zh_tw/course 圖解:政大統計系學士班課程地圖 版權:國立政治大學統計系版權所有 |
東吳大學 資料科學系 |
國立政治大學 統計學系 |
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適合從事工作 |
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系友生涯 |
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。 |
圖解:薛慧敏系友 版權:薛慧敏系友提供
薛慧敏(政治大學統計系教授)我中小學的學業成績不佳,因為我對記憶類型測驗不在行。大學念政大統計系時,雖然不排斥但並未確定自己的志向。後來上了中央大學統計研究所後,因為難度提升,再加上住校生活單純,所以花了很多時間思考跟鑽研學問,投入越多就越喜歡統計,念了半年便堅定自己的志向,決定直攻博士,最後取得學位。 我在中央大學取得統計博士後,首先在國家衛生研究院從事博士後研究兩年,後來才回到母系來任教。在大學教書的工作包括研究、教學與服務。簡單說,研究工作就是解決新問題,適合具備特殊堅持力、不喜歡例行常規、不害怕麻煩的人。另外,教書工作影響的人更多,則需要有更高的使命責任感。 圖解:楊立方系友 版權:楊立方系友提供
楊立方(IBM Consultant)大學所奠定的理論與實務基礎,此刻都還很受用。尤其對於「統計實務」課程印象深刻,在後來的幾份工作中也有運用到類似技巧執行專案!此外透過畢業於美國名校的老師們推薦,讓我可以順利申請到OSU研究所,大學與美國紮實的學習,讓我在後來的新創公司研究演算法時,較為順利。 工作一直沒有離開統計與大數據分析! 奧美,用數據分析消費行為 Yahoo,藉用戶瀏覽行為提供洞察建議,協助產品優化與改善 Migo,利用統計與機器學習理論,打造準確率更高的演算法協助公司增加營收 IBM,利用過去所有數據經驗,利用新的AI演算法為公司打造新的工業4.0解決方案 圖解:林俊宏系友 版權:林俊宏系友提供
林俊宏(南山人壽處經理)由於本身對於數學以及商業方面特別有興趣,所以政大統計是前幾個志願順序之一。大學期間,學習許多統計相關科目,也選修不少商學院其他科系的專業課程。原本只想從事教職或金融相關科系,後來也接觸品管跟市場調查等行業的工作,甚至是生物統計方面的工作。 在生統公司時,工作內容為建立資料庫跟資料輸入介面;分析臨床實驗後藥物的有效性,後來轉任高中數學老師。因家庭經濟因素考量,最後選擇轉換到金融保險業,轉眼間在這個領域已11年了,現職為南山人壽業務經理兼專業講師。壽險業具有挑戰性,除了需具備學習溝通能力外,更需學習時間、情緒、團隊、品牌經營、企業等管理能力。 圖解:吳惠瑜系友 版權:吳惠瑜系友提供
吳惠瑜(公信電子總經理)成長及求學過程中,比較特別的經歷是為改善家中經濟,五歲開始學跳日本舞,並取得舞蹈比賽第2名後,更進一步拜師學唱台、日語歌,七歲學成正式開始走唱生涯,恰巧遇上60年代北投盛行那卡西藝人風潮,直到小學5年級才結束,回歸正常學生生活。家境雖不好,但父母給足滿滿的愛及安全感,讓我始終正向看待人生中任何挑戰。 *8歲為知名那卡西走唱小歌女 *大學畢業後任職於昌寶電子公司負責物料管理 *1987年任職於荷商V&V System公司負責採購 *進入台灣英特爾公司,從業務助理一路爬升至總經理 *現為公信電子總經理兼暢銷書作家(為天下出版社所出版之「擊不倒你的,會使你更強大」口述作者) 圖解:林子文系友 版權:林子文系友提供
林子文系友(全聯實業副總經理)由於從小對商業經營的喜好,所以隨著選填志願序,來到了統計系。只是當時重視理論基礎的科目多,不符我在應用面的需求,我就大量選修了些外系的資訊、行銷、財管、國際市場等科目,搭配系上貨幣銀行、品管、商情預測等學科,以及圖書館中許多定期的商業與經濟期刊,就組成了我的大學商業學習架構。 預官退伍前,我以不錯的成績錄取了長榮航空,後輾轉來到金融業,再意外進入零售業。期間,除了兼任大學教職,也兼任集團其他性質的工作。回首職涯,我認為結合興趣的工作最有動力,而工作的選擇不用自我設限,將困境視為挑戰,將每一次前進,都當作不同的旅程,而能夠幫助更多的人,就是有用的人。 |
東吳大學 資料科學系 |
國立政治大學 統計學系 |
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多元能力 |
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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專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
10%
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%
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。
10%
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%
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%
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%
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。
5%
系統運作:評估與分析系統的運作方式、效能,考慮運作成本與效益,制定系統運作可改善或調整的方式。
5%
資源管理:分配及運用可支配的資源,調配人力、物力、資源運作的合理性、平衡性,發揮預期效益。
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%
社會覺察與合作:覺察並理解他人的感受或想法,並調整自己的做法,配合他人來完成任務。
5%
說服協商:提出觀點與他人商議或說服他人同意,以積極的態度引導他人,達成共識、目標,或解決困難。
5%
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性格特質 |
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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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。
10%
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。
10%
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。
10%
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。
10%
親和接納:總是願意關懷他人情緒與感受,樂於接納與照顧他人困擾與情緒,表現和藹友善、易於親近。
10%
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。
10%
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。
10%
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%
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。
10%
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。
10%
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