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東吳大學 資料科學系 |
義守大學 資料科學與大數據分析學系 |
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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 |
| 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。 |
建構以數學與統計、財務金融、資料科學與程式設計為基礎，人工智慧，機器學習與數據分析為應用的跨領域學習環境。強化資料科學的應用課程，加深程式語言的學習，理論與實務並重，培養資料科學跨領域應用人才。學生未來發展將橫跨數學，財務，資訊與資料科學等跨領域專業。 |
| 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。 |
資料科學家（data scientist）是「21世紀最性感的職業」，而進入這一行，必須具備數學與統計學、商業知識及資訊科學等跨域專業能力，能將大量資訊運用電腦演算，轉換成具有商業價值的資料。本學系發展特色完全吻合成為資料科學家所需具備的跨域專業能力。 |
| 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。 |
預習：事先瀏覽上課內容，建立對課程專有名稱的熟習度。 圖解:教學平台上的各項活動。 版權:義守大學資料科學與大數據分析學系謝良瑜版權所有。 
聽講：根據授課者的口述或是數位教材理解、類比、推論與重塑學習重點。 圖解:經濟學課程教學。 版權:義守大學資料科學與大數據分析學系版權所有。 
複習：將課程內容內化為自身知識。 圖解:多媒體設計課程。 版權:義守大學資料科學與大數據分析學系版權所有。 |
| 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。 |
本系主要的學習方法不外預習、聽講與複習三種基本方法。 |
| 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。 |
本系以培養數學與統計、財務金融、資訊科學與數據分析等跨領域專業應用人才為目標。與其他資料科學系，統計資訊學系及應用統計與資料科學學系等學系，最大差異是本系課程規畫以數學與統計、財務金融、資料科學與程式設計為基礎，人工智慧，機器學習與數據分析為應用的跨領域專業發展。 |
| 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。 |
本系畢業生的出路與生涯發展相當多元，橫跨數學統計，財務金融，資訊與資料科學等相關領域。從事教職、電子電腦通訊等科技業、品管、統計分析及開發工程師、銀行金融證券業服務及自行創業，設立公司從事軟體開發設計及多媒體製作。 |
| 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。 |
本系於110學年更名，學習內容已大幅修改，刪去艱深的數學理論課程，加入實用的資料科學相關課程。學習方法也由傳統的數學理論證明改為理論與實務並重的實務操作。學生未來發展將橫跨數學，財務，資訊與資料科學等跨領域專業。 |
| 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。 |
未來產業趨勢資料科學家是不可或缺的人才，而有好的數學基礎，才能跨域創新。本系著重基礎的數學訓練，且積極與產業界合作，爭取學生實習機會，輔導學生取得專業證照，培養多元實務能力。畢業學生在財務、資訊、管理及數學等相關領域的發展深獲肯定，已有多位系友在業界與學界嶄露頭角，展現優異的跨域創新的專業職能。 |
| 學系聯絡方式 |
電話：(02)28819471分機5935 信箱：bigdata2@gm.scu.edu.tw |
電話：(07)6577711轉5602 信箱：jbf0606@isu.edu.tw |
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東吳大學 資料科學系 |
義守大學 資料科學與大數據分析學系 |
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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。 |
投資學現今金融市場瞬息萬變，面對「財務工程」、「Fin Tech」、「大數據」的發展趨勢，投資理論面臨了重大挑戰。藉由投資學讓大家更了解市場，經由各種數學模型的建立，量化各項因子，讓金融專業更具競爭力。 圖解:效率前緣模擬圖。 版權:義守大學資料科學與大數據分析學系版權所有。 
計量方法應用統計方法處理經濟與金融資料。課程將介紹基本且應用廣泛的迴歸分析與時間序列方法，並討論如何利用這些方法分析資料。同時我們會利用統計軟體，讓同學實際操作，並引導同學利用所得結果來討論經濟或金融議題。 圖解:黃金期貨與台指期價格曲線圖實作。 版權:義守大學資料科學與大數據分析學系羅大欽版權所有。 
財務計算軟體應用科技的進步使得儲存以及資料蒐集成本大幅下降，造就了網路上大量的金融市場資料，本課程將運用程式設計，處理市場上之歷史資料，架構出各種財務操作介面，開發財務軟體，去面對精細的財務操作。 圖解:財務操作介面。 版權:義守大學資料科學與大數據分析學系郎正廉版權所有。 
資料科學導論因應資料科學與大數據的廣泛應用，本課程以Python程式引領同學熟悉資料分析與資料視覺化的工具，由基礎開始介紹，循序漸進，藉由實作建立紮實的程式設計與資料分析技能。有志成為資料科學家者，本課程是最佳入門選擇。 圖解:資料視覺化能加深資料所要呈現的意涵。 版權:葉建寧(網路公開數據，自行繪製)。 
網路程式設計網路已是各行業不可或缺的工具，且已深入到每個人的生活之中。本課程從網頁介面設計到伺服器的設定與資料庫的操作，完整呈現網路架構與運作模式，對有志於成為網路工程師、金融科技工程師的同學，是絕佳的進階課程。 圖解:本系配備完善的電腦軟硬體教學專業教室。 版權:義守大學資料科學與大數據分析學系版權所有。 |
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東吳大學 資料科學系 |
義守大學 資料科學與大數據分析學系 |
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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:全家福。 版權:余振銘。
余振銘義守大學應用數學系、中山大學資訊工程學系碩士班。 從本系畢業後，由於在大學曾參與教授的科技部計畫，順利申請進入中山大學資訊工程學系碩士班，取得碩士學位後進入台積電服務，工作期間協助公司建立F14P5/F14P6/F14P7以及南京廠的生產系統。 
圖解:三商美邦週年慶競賽獲獎。 版權:王郁棠。
王郁棠義守大學應用數學系。 從本系畢業後，加入三商美邦，半年後晉升主任，在接下來的4年內升任業務經理；獲得全省333最傑出會員、國際MDRT百萬圓桌會員、國際IDA銅龍獎、三商2019之星MOD專訪及三商業務訓練講師資格。 
圖解:個人照。 版權:葉銘安。
葉銘安義守大學應用數學系。 曾任圓剛科技公司軟體工程師、台灣巴可科技公司資深軟體工程師，鴻程亞太科技股份有限公司品保工程師，現任Primax致伸科技主任。 參與專案 : AVerTV、RECentral、wePresent、MirrorOp。 
圖解:2016 IFPA 天勤獎頒獎。 版權:劉承豫。
劉承豫義守大學應用數學系、國立高雄科技大學財務管理系碩士班。 曾任新安東京海上產險總公司個人保險部商品設計專員、中租迪和股份有限公司總公司企業金融專員、臺灣工銀租賃股份有限公司總公司企業金融專員，現任保德信國際人壽業務經理；榮獲 2016 IFPA 天勤獎、2017 PTC 總經理盃皇家銅賞、2018 FMC 合格賞等獎項。 
圖解:個人照。 版權:李崇道。
李崇道義守大學應用數學系、義守大學資訊工程學系碩士班、義守大學資訊工程學系博士班，現任義守大學圖資處處長兼智慧網路科技學系教授。 從本系畢業後，繼續於本校資訊工程學系碩、博士班就讀，專注於「二元平方剩餘碼之代數解碼」與「二次剩餘碼的權重分布」的研究，相關成果達國際級水準且發表於知名專業雜誌國際期刊IEEE，優異的研究表現倍受肯定。現任教於本校，與昔日恩師張耀祖老師成為同事及研究的好夥伴，持續編碼專業的研究。 |
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東吳大學 資料科學系 |
義守大學 資料科學與大數據分析學系 |
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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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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%
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。
25%
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%
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。
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%
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%
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%
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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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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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。
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。
15%
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%
樂群敬業：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，樂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%
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%
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。
5%
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。
5%
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