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東吳大學 資料科學系 |
銘傳大學 應用統計與資料科學學系大數據管理組(桃園校區) |
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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。 |
應用統計與資料科學學系(簡稱，統資系)，教育目標著重於培養具有『決策判斷力的大數據人才』。為順應大數據時代洪流，因應金融科技時代的人才需求，本系以大數據資訊為主軸，培育金融統計人才，厚實學生的專業資訊能力，並結合統計專業能力。統資系精心打造了大數據平台環境以及開源資料庫，為師生提供了統計實務環境。著重於金融科技市集應用面作為本系的發展特色，於107學年度大學部分2組招生:應用統計組，大數據管理組。 |
| 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。 |
應用統計與資料科學學系是探討生活中資料訊息，經由統計分析實作程式的過程，訓練邏輯思維，進而達成解決問題及跨域整合應用的能力。 因應大數據時代的人才需求，本系擬以大數據資訊為主軸，培育資料科學探勘人才，著重於應用面作為本系的發展特色。強化大數據分析力，著重探索性資料分析與資料視覺化在大數據議題的應用。 |
| 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。 |
網路學習平台經由老師講授課程，作業練習，實習演練，課堂討論與網路平台進行學習。 圖解:Moodle數位教學平台 版權:自銘傳大學首頁連結至Moodle數位教學平台截圖介面 
專題實作：透過一特定題目與他人進行團隊合作實作，經由數據蒐集、資料整理，分析、報告撰寫、海報製作與專題口試、研究發表等過程，將實務與理論結合之應用。除了考驗專業能力，也培養與他人合作溝通的協調。 圖解: 110學年優秀專題海報 版權:銘傳大學應用統計與資料科學學系版權所有 
自主學習：學習過程除了老師教學引導，亦仰賴學生自主尋找資源。注重個人的自主探索能力。 圖解:數位學習通過認證公文 版權:本校接獲教育部數位學習通過認證公文，本系多門課程均通過認證。 
產業實習之實務學習: 學生經由實際到產業的實習，學習體驗業界的實務應用。 圖解:透過系上引薦學生至企業實習並安排參訪 版權:銘傳大學應用統計與資料科學學系版權所有 |
| 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。 |
數據分析，可適用的範圍非常廣泛，工業、醫學、農業、商業管理、財務金融等。工作場域為各行各業，包含政府機構與中大型企業等。且需要的工具為電腦軟體，另外，數據分析完可以與同事或客戶溝通的能力也必須具備。因此 |
| 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。 |
本系大數據管理組加強大數據資料集的分析、挖掘訊息與視覺化的能力培養，並著重程式撰寫的訓練，注重資料分析和科學計算的養成，提供完整的大數據資料科學能力的訓練。與電腦資訊科學相關學科，例如資訊工程、資訊管理等相關。但資訊工程重視電腦科技技術與軟硬體的設計，亦創造技術的突破與革新。而資訊管理則偏重資訊在管理上的應用。與數學系、統計系相比，本系著重在大數據的應用面上。 |
| 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。 |
統資系以後不能當會計師； |
| 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。 |
統計非數學；統計非會計； |
| 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。 |
本系所任課教師專長類別相當多元，主要為理論及應用科學，本系擁有全國統計陣容最齊全的師資與課程，旨在訓練學生的統計分析能力，培育統計專業人才，將大數據資料科學應用到各個領域。大數據組強調能回應工商業需求、洞察分析專案，有能力應用資料庫、進行視覺化分析評估、執行資料探勘、以及機器學習等建模的方法並開發為系統。 |
| 學系聯絡方式 |
電話：(02)28819471分機5935 信箱：bigdata2@gm.scu.edu.tw |
電話：(03)3507001分機3251 信箱：gen@mail.mcu.edu.tw |
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東吳大學 資料科學系 |
銘傳大學 應用統計與資料科學學系大數據管理組(桃園校區) |
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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。 |
探索性資料分析與視覺化使得學生能夠針對實際資料，利用R軟體及shiny套件作為資料視覺化技術發展平台，製作互動式的視覺化圖表以呈現資料的內涵，並建立Web化服務應用，將成果在雲端與人分享。 圖解:老師與學生合作專題 版權:銘傳大學應用統計與資料科學學系版權所有 
資料探勘在這門課程中，我們將探討資料探勘方法在商業上、生物科技上、以及其他領域的運用。教學上採用理論與實務並重的方式，介紹資料探勘的過程、與方法，並配合資料探勘軟體的操作，讓學生做企劃擬定、資料的擷取、資料的分析、與報告寫作等等資料探勘實務的全面實習。 圖解:學生運用資料探勘技術於統計實務分析 版權:銘傳大學應用統計與資料科學學系版權所有 
網際網路資料庫設計主要目的在於介紹動態網頁程式設計的基本觀念及技術，並學習如何應用網頁程式設計及資料庫來設計網際網路資料庫應用系統，以培養學生網際網路資料庫應用系統開發的能力。 圖解:如:系圖書系統，由本系學生建構維護 版權:銘傳大學應用統計與資料科學學系版權所有 
程式語言本課程強調實用性，在電腦教室授課，並使用套裝軟體進行程式設計完成大數據與統計相關模型的計算與驗證。 圖解:資料科學應用 版權:銘傳大學應用統計與資料科學學系版權所有 
專題研究
讓學生瞭解統計方法的基本原理及應用，並能實際操作研究問題的訂定、操作及解決。 圖解:110學年度優秀專題海報 版權:銘傳大學應用統計與資料科學學系版權所有 |
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東吳大學 資料科學系 |
銘傳大學 應用統計與資料科學學系大數據管理組(桃園校區) |
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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:林東邦學長榮獲銘傳大學2018傑出系友 版權:本系所拍攝之照片
林東邦學歷:銘傳管理學院統計學系 / 成功大學企研所 經歷: 堤維西交通工業份有限公司課長 光威電腦股份有限公司工程師 奇菱科技股份有限公司背光模組事業群營運長 奇菱光電總經理 菱茂光電(寧波)董事長 菱展光電(佛山)董事長 奇美食品董事 立寶光電(股)總經理 接獲三星LED TV 訂單讓奇菱光電成為台灣百大製造業,讓LED TV成為電視主流的幕後推手 / 超過30 項海內外專利 / 當時集團內最年輕的總經理(40歲) 
圖解:曾思青學姐生活照 版權:系友提供
曾思青學歷：銘傳大學統計系學士/中央大學統研所碩士/UC Davis(statistics)博士 經歷:Inventive clinical(2008~)/H2O clinical(2011~)/Bristol-Myers Squibb(2013~)/Firma clinical(2015-now) 大學期間奠定了對統計的基礎及熱愛，以優異的成績甄選上中央大學，之後也順利申請到UCD的博士課程，接觸到生物統計及臨床試驗的研究，畢業更往臨床試驗領域發展。進入職場了解到藥物研究所需時間和人力遠超乎想像，藥廠ㄧ年半的經驗更參與了臨床試驗設計，有機會跟非統計背景的人討論統計方法。未來，希望有機會加入FDA，除了提供自己的統計知識幫助對藥物的把關，同時可與更多臨床師互相切磋。 
圖解:李建邦學長生活照 版權:系友提供
李建邦現職：國立臺北商業大學財政稅務系 副教授 經歷：1. 國立高雄海洋科技大學 海事資訊科技系 助理教授、副教授 2. 大葉大學 資訊管理學系 助理教授 3. 商淂行銷顧問有限公司 顧問 4. 波曼妮亞 大數據行銷顧問 目前為國立臺北商業大學財政稅務系副教授，為本系88級系友，並於95年及99年獲得國立中興大學生物統計碩士及國立臺灣科技大學資訊管理博士。專長為大數據分析應用與統計理論，除了學術有優異的表現以外，目前亦為多間企業顧問，提供大數據分析應用之建議。 
圖解:簡博浩學長照片 版權:由系友提供
簡博浩學歷:國立政治大學企業管理博士 經歷:KPMG績效顧問協理/旺旺集團人資行政處學習發展處處長/復盛集團人資長 師範科技教育所&銘傳統資系&台北市立大學都市經營管理學系兼任助理教授/政治大學&景文大學&中華大學企業管理學系兼任講師/德霖技術學院保險系兼任講師/高點補習班講師 統計的萌芽是我這一生當中最重要的轉折點，透過整合性的知識，包含策略、行銷、人力資源專業背景等，讓我在事業發展中不斷的透過個人影響力來創造更多的不一樣。過去教書課本內容也能有效的影響學生、企業雇主等，都需歸功於把統計與其他管理整合的效果。 |
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東吳大學 資料科學系 |
銘傳大學 應用統計與資料科學學系大數據管理組(桃園校區) |
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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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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%
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%
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%
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。
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。
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。
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%
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%
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。
5%
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%
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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。
15%
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%
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。
15%
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。
15%
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%
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%
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