|
國立政治大學 統計學系 |
國立東華大學 應用數學系統計科學組 |
|
|---|---|---|
| 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 |
校本部 116011臺北市指南路二段64號 |
壽豐校區 974301 花蓮縣壽豐鄉大學路二段一號 |
| 學系特色 |
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 |
你在本系可以同時學習數學及統計的專業。 |
| 學科意涵 |
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。 |
統計科學是資料科學的重要核心-研究資料的測量、蒐集、整理、歸納和分析,進而建立解釋/預測模型,並總結為主題領域中的理解架構與決策參考·它廣泛地應用在各門學科,諸如工商業/政府決策乃至網路虛擬世界的建構規劃.隨著大數據時代來臨,統計科學更逐漸演化發展,與資訊、計算等領域密切結合,是資料科學中的最重要主軸之一。 |
| 學習方法 |
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 |
演繹推理法: 從謂之前提的已知事實，利用嚴謹的邏輯論證方法，必然地得出的結論。 如數學導論、微積分、線性代數、高等微積分、機率論、數理統計、隨機模型、實變數函數論等多項課程，都需要使用演繹推理法來學習課程內容，除了要能敘述定理的前提與結論，也必須利用嚴謹的邏輯論證方法，證明其為真，並須注意各種反例。 圖解:無 
統計模型分析課程：迴歸分析、精算學、時間序列、隨機模型、實驗設計。這方面課程的背景科目有微積分、線性代數、基礎機率、統計學、統計軟體與實務應用、數理統計等課程。建議要主動閱讀原文書、深入學習相關模型理論、實際進行資料分析、模型配適、撰寫報告，詮釋分析結果等工作，並主動自行補充相關背景知識。 圖解:無 
自主學習與團隊學習：除了老師課堂引導教學，亦仰賴學生主動探索資源，完成個人實作作業與團隊合作的計畫報告。這方面的課程如數值方法、軟體實作與計算實驗、統計軟體與實務應用、統計學、迴歸分析、專題製作等等，往往需要實際撰寫電腦程式進行科學或統計計算、資料分析、統計繪圖並以文書排版軟體編寫報告以呈現結果。 圖解:無 |
| 高中階段可以準備的學習方法或方向 |
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。 |
在高中的數學相關課程段落中，進行 瀏覽、閱讀、回想、實作、檢討、說明講解 並 創寫該段落內容的 |
| 與相關科系之異同 |
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。 |
國內各大學統計系都設在的管理學院，另有少部分大學(應用)數學系設有統計(科學)組。相對於管理學院下的統計系，(應用)數學系統計(科學)組除了規定高等微積分與線性代數為必修課，另外也提供較多的機率或演算法等方面的課程。譬如本系就有機率論、隨機模型，隨機過程，數值方法、軟體實作與計算實驗、統計軟體與實務應用等課程，這些課程有助於您使您具備跨領域學習能力，及同時具備統計與資訊科學的專長。
|
| 生涯發展容易誤解之處 |
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：
|
高中生常誤解本系畢業生限於中學數學教育相關工作。唯當今社會許多科學研究，甚至於工商業及公共政策擬定，都需要蒐集和分析資料，以便提供決策時所需之訊息。隨著大數據時代來臨，統計逐漸與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學重要主軸之一，所以本組畢業生出路非常具有多樣性，包含相關的跨領域應用、資料分析師等。 |
| 學習方法容易誤解之處 |
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。 |
大部分同學常以為只要有算術能力便能學好本系課程，但這是不夠的，其實本系課程內容最常需要使用邏輯推理能力來理解，並以清晰的文字或口語能力來表達邏輯思維。又大部分範例會牽涉到函數的微積分運算或向量化表達，甚至是運用電腦進行科學運算或模型分析的並詮釋結果的綜合能力，而非中學階段所強調的算術能力。 |
| 補充提醒與說明 |
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。
|
相對於其他校統計系,本系統計科學組提供較多的機率或數學基礎相關課程。這些課程有助於未來學習跨領域課程或研究所相關課程,如運籌管理、財務工程、生物資訊統計。另外,本系亦提供數值方法、軟體實作與計算實驗、統計軟體與實務應用等課程,這些理論與實務並重的課程有助於您同時具備統計與資訊科學的專長。
|
|
國立政治大學 統計學系 |
國立東華大學 應用數學系統計科學組 |
|
|---|---|---|
| 核心課程地圖 |
|
|
| 專業選修課程 |
|
|
| 特色課程 |
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 |
統計軟體與實務應用統計的實務應用中，常需要電腦軟體進行資料分析。本課程將介紹自由開源統計軟體，並介紹進行上述工作所常用之 R 函式與套件，及相關的工具軟體如 R Studio 與 R Markdown，以及網路社群網站如 Github, Stack overflow 學習資料分析、建模、詮解、報告的專案流程、。 圖解:無 
迴歸分析在許多科學研究中，人們常利用迴歸分析的方法探討連續型反應變數與若干解釋變數的關係。本課程將由簡單線性迴歸出發，陸續介紹複迴歸與變異數分析方法，時間夠的話再介紹可探討二元反應變數與解釋變數間關係的 Logistic Regression Model。使用統計軟體 R 來示範資料分析。 
實驗設計各個領域裡設計實驗的目標，常是要確定實驗可以顯示解釋變數對於反應變數的影響。要能如此，必須能就其他可能因子的影響先行排除或控制。本課程將介紹、探討實驗設計中最基本、重要的統計觀念及其相關分析方法。由簡單概念出發，探討設計實驗時應注意的問題；進而介紹對應之統計模型及相關分析方法。 圖解:無 |
|
國立政治大學 統計學系 |
國立東華大學 應用數學系統計科學組 |
|
|---|---|---|
| 適合從事工作 |
|
|
| 系友生涯 |
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。 |
未上傳圖片
張飛黃東華大學應用數學系85 級學士 國立交通大學應用數學系博士 曾任嘉義大學應用數學系專案助理教授 現職國立台灣師範大學僑生先修部教授 未上傳圖片
沈信漢東華大學應用數學系86 級學士 台灣大學財金研究所碩士 美國紐約州立大學水牛城分校財務金融博士 目前任職於國立中央大學財務金融學系副教授 研究專長：公司金融與公司治理 未上傳圖片
陳佩君東華大學應用數學系86 級學士 台灣大學流行病學研究所博士 靜宜大學統計資訊學系副教授 研究專長：機器學習與資料採礦、統計學習理論、生物資訊、生物統計、長期追蹤資料分析、貝氏統計 未上傳圖片
吳政訓東華大學應用數學系86 級學士 中央大學數學系博士 曾任職逢甲大學統計系助理教授 現職東吳大學財務工程與精算數學系助理教授 學術專長 : 財務數學、財務工程、隨機過程之統計推論 未上傳圖片
陳正傑東華大學應用數學系 87 級學士 東華大學應用數學系 91 級碩士 台灣大學數學系博士 中央大學數學系助理教授 研究專長：代數幾何 |
|
國立政治大學 統計學系 |
國立東華大學 應用數學系統計科學組 |
|
|---|---|---|
多元能力 |
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%
|
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。
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%
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%
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%
專注力：投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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。
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%
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%
|
性格特質 |
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%
|
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。
20%
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%
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。
20%
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。
20%
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。
20%
|
