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東海大學
統計學系
東吳大學
資料科學系
所屬學群 資訊學群 數理化學群
數據統計學類
資訊學群 數理化學群
數據統計學類
所在校區

資料準備中

雙溪校區

111台北市士林區臨溪路70號

學系特色

成立宗旨:培育具有資訊素養及管理知識的統計專業人才,以配合國家社會發展之需要
教育目標:I.培養統計專業與實務能力II.培養資訊分析能力III.培養垮領域與多元學習的能力IV.培養人文素養與邏輯思考能力
學生核心能力:1.具備基礎統計理論與應用的能力2.具備使用統計軟體的能力3.兼具管理規劃與決策能力4.具備團隊合作的能力

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。

學科意涵

統計是一門蒐集、組織、呈現、分析與解釋資料及數據所隱含之意義,進一步利用資料做預測來管理或決策制定之運用。有效運用科學的統計方法做資料分析以做商業與管理決策依據,培養出商業與管理人才不可或缺之基礎。

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。

學習方法
高中階段可以準備的學習方法或方向

1. 在高中階段訓練邏輯思考相當重要,藉由平時數學課解題時的運用本身想法來解決問題。
2. 希望學生而盡量能參加競賽與活動,去培養出團體生活之中,與其他人共同完成事務之能力。
3. 培養基礎程式能力的訓練,以利於大學時學習並訓練統計軟體時可以如魚得水,在就業工作上得到上級肯定。

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。

與相關科系之異同

數學系:
同:邏輯訓練思考都具備,理論課程與數學有些異曲同工之處。
異:在軟體計算上,本系需要資料分析之處比數學系多,因此訓練上較嚴謹札實。

資管系:
同:皆在管理學院,因此學習管理與軟體搭配應用,資料處理與分析可與業界合作,了解業界所需專業技能。
異:本系秉持理論與實務操作並進,理論方法與實務資料結合較廣。

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。

生涯發展容易誤解之處

對高中生而言,家長與老師向學生說明可從事精算師與會計相關的職業,但行業中使用資料分析時,皆是統計系畢業生可從事相關行業。

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。

學習方法容易誤解之處

1.
統計學在高中時以簡約方式授課,但其專業方法是未曾提及的,因此學生容易覺得此門課的方法簡單。
2.
統計是需要軟體運算,而這是高中生對此科系學習時,以一般計算方式表達,故造成認知上有所不同。

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。

補充提醒與說明

無。

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。

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資料科學系
核心課程地圖
  • 不分年級必修
    • 存活分析
    • 臨床統計
    • 無母數分析
    • 可靠度分析
    • 隨機過程
    • 品質管制
    • 類別資料分析
    • Python程式設計與應用開發
    • 機器學習
    • 時間序列
    • 保險數學
    • 風險管理
    • 財務管理
    • 資訊管理
    • Python資料科學與應用
    • 資料視覺化分析
    • 線性模型
    • 統計軟體
    • 統計計算
    • 統計資料採礦
    • AI MarTech行銷科技與應用
    • 智慧服務創新實務
  • 大一必修
    • 統計學
    • 線性代數
    • 微積分
    • 程式設計
  • 大二必修
    • 迴歸分析
    • 實驗設計
    • 抽樣調查
    • 機率論
  • 大三必修
    • 數理統計
    • 多變量分析
    • 統計實務
  • 大一必修
    • 微積分
    • 計算機概論
    • 程式設計(一)(二)
    • 巨量資料概論
    • 資料庫導論
    • 線性代數
    • 網頁程式設計
  • 大二必修
    • 資料分析軟體
    • 資料工程
    • 資料產品開發實務
    • 機率與統計
    • 資料視覺化分析
  • 大三必修
    • 資料探勘導論
    • 機器學習導論
  • 大四必修
    • 人工智慧導論
    • 專題實作
專業選修課程
  • 統計軟體與程式語言
    • 統計軟體、統計計算、Python程式設計與應用開發、Python資料科學與應用
  • 生物統計與臨床試驗
    • 類別資料分析、存活分析、臨床統計、無母數分析
  • 工業統計與品管控管
    • 可靠度分析、隨機過程、品質管制、線性模型
  • 大數據資料
    • 機器學習、時間序列、統計資料採礦、資料視覺化分析
  • 管理學知識上之應用
    • 保險數學、風險管理、財務管理、作業管理、資訊管理、AI MarTech行銷科技與應用、智慧服務創新實務
  • 資料分析專精類課程
    • 資料結構與演算法/ 互動科技/ 電子化企業/ 擴增實境行動應用整合開發/ 雲端運算服務/ 巨量資料處理架構與技術/ 資訊安全與倫理/ 巨量資料分析應用/ 視覺化解析/ 多變量分析導論/ 資料檢索導論/ 文字探勘導論/ 企業實習
  • 商業應用學群課程
    • 區塊鏈/ 大數據行銷/ 社群媒體行銷/ 電子化企業/ 智慧聯網應用/ 使用者經驗之洞察分析/ 智慧城市創新應用/ 行為資料科學/ 廣告投放分析
特色課程
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資料科學系
適合從事工作
  • 產品研發工程師

    依據市場產品需求,進行產品的初始設計,並負責新產品製程的導入,並進行製程的檢測,以使新產品能夠穩定生產且符合相關標準之工作。


  • 品管檢驗人員

    根據品質管制標準規格,檢查成品,使其符合製造標準之工作。


  • 統計精算人員

    運用數學、統計及財務分析之知識,從事準備金分析、公司價值分析、資產負債分析、風險管理與設計保險制度等工作。


  • 生物科技研發人員

    從事動植物品種、基因等成分研究,並將其研究結果運用至生物、農業、醫學、工業等領域。


  • 行銷企劃部門主管

    確認產品需求、競爭者和潛在客戶,研訂行銷策略及規劃行銷活動等,並負責部門協調、指導、管制及考核等的管理工作。


  • 其他資訊專業人員

    從事各方面的數據分析資訊專業工作。


  • 金融科技

    金融商品數據分析。


系友生涯
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資料科學系

多元能力

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。
20% Complete
20%
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% Complete
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% Complete
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。
10% Complete
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% Complete
10%
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% Complete
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% Complete
10%
空間定向:能覺察環境、物體與自己的相對位置,辨別出方向、維度,想像物體在移動或重新排列後的外觀。
5% Complete
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% Complete
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。
15% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
5%

性格特質

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。
20% Complete
20%
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% Complete
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。
20% Complete
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% Complete
20%
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。
20% Complete
20%
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% Complete
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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。
25% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
10%


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