校本部

251新北市淡水區英專路151號

校本部

701 臺南市東區大學路1號

數學應用：課程結合理論與實務，培養以數學建模、分析方法解決真實問題的能力。

數據分析：強調資料收集、處理與分析，運用統計與機器學習工具，培養數據解讀與決策技能。

程式設計：著重Python、R、Matlab、C等語言訓練，強化程式技術於數據科學與應用開發的實作能力。

本系現有33位教師（教授16位、副教授15位、助理教授2位），分屬四個研究領域（分析與機統、代數與數論、幾何、計算與應數），是國內少數在代數、幾何、偏微分方程、機率統計及計算應用數學各領域均衡發展的系所。本系亦參考國內外一流大學的課程地圖，規劃完整的課程地圖及大學部與研究所合班開設的銜接課程，讓學生有紮實訓練的數學思維、也培養其相關應用領域的數學核心能力、並使其能掌握未來發展的方向。

應用數學：專注於將數學理論和方法應用於解決現實世界的問題。透過數學工具建立模型，解決科學、工程、金融等領域的各種挑戰。

數據科學：結合統計學、電腦科學和領域專業知識，旨在從大量數據中提取有用的信息。運用統計分析和機器學習技術，理解數據模式，進行預測，並為企業與組織提供決策支持。

數學是人類最寶貴的資產，它不但是人類抽象思考的結晶，更是自然、工程
、管理、生命科學之基礎。透過它，高層次之科技發展才得以展現。它是利用符號語言研究數量、結構、變化以及空間等概念的一門學科。透過抽象化和邏輯推理的使用，由計數、計算、量度和對物體形狀及運動的觀察而產生。

1. 打好數學基礎，掌握微積分、線性代數、幾何、三角函數等核心概念。
2. 掌握基礎統計，理解資料集中與變異特性。
3. 接觸一至兩門程式語言，培養基礎編程能力。
4. 瞭解數據分析流程，練習從資料中發現問題與解決方法。
5. 動手做簡單專案，嘗試基礎數據分析或模型建立。
6. 閱讀相關科普文章與入門書籍，擴展數學與數據科學視野。

平時可以多思考各學習學科的框架與系統，並嘗試做系統性的分類與歸納，提升自己全面分析的思考能力。此外可以多閱讀數學相關期刊與書籍（例如:數學傳播或是高中數學競賽的相關叢書）、或瀏覽線上課程與短講，透過理解每個數學命題的構成、思考切入點、與每一解題步驟的理由與邏輯，來提升對數學的認知，同時也能讓自己的論證和抽象符號使用能力更為熟練。這些都是在學習大學數學上不可或缺的基礎能力。

本系強調將數學理論與方法應用於解決現實世界問題，尤其聚焦於數據分析與機器學習技術的實務應用。課程結合理論與實務，培養學生以數學工具與數據科學技術應對多元挑戰。相比之下，其他相關科系多偏重純理論研究，或針對特定領域專業應用。

數學系和理學院其他科系（物理、化學等等）都是基礎科學的研究，差別在於數學透過抽象化和邏輯推理的使用來解析並解決科學問題。本系一、二年級著重基礎數學訓練；三、四年級則著重應用數學與純數學之相輔相成，不強調兩者之分野。基於此理念，成大數學系的課程設計對於學生往應數與純數之發展，皆提供了足夠基礎訓練。

在畢業生出路與職涯發展上，高中生常有的誤解包括：認為本系畢業生只能從事教學或研究工作。實際上，畢業生職涯多元，涵蓋數據分析師、機器學習工程師、金融分析師、軟體開發者等多種職位，廣泛分布於科技、金融、醫療及商業等領域。這些職業展現了本系的廣泛應用潛力與發展空間。

數學系往往被認為畢業後很難找工作，常常被誤解為只能當數學老師。事實上很多學科，如物理、電機、資訊與數據科學，均與數學應用息息相關，所以很多數學系畢業生在相關領域都有不錯的發展。

本系不僅涉及數字與計算，還涵蓋統計、機器學習和數學建模等多方面，重點在於運用數學工具解決真實世界問題。課程強調理論與實務結合，透過專題學習提升學生實戰能力。畢業生職涯多元，涵蓋數據分析師、機器學習工程師、金融分析師及軟體開發等領域，具備廣泛發展潛力。

高中數學與大學數學非常不同。由於升學制度的關係，高中數學常常流於大量計算當中，讓人誤以為公式和計算技巧是最重要的，但在大學數學裡更看重想法和推導過程，而且課程密度也一下子被提升很多，如果沒有花足夠的時間很難完整地吸收理解。大一剛進來要能調整唸書的態度和方法。（請參考2-b回答。）

該系畢業生的職業機會非常多樣，不僅限於數學或科學相關的領域。這些技能可廣泛應用於商業、工業、金融和資訊科技等多個行業，使畢業生具備靈活的就業選擇。除了數學和技術能力，重要的軟技能同樣不可忽視，如問題解決能力、良好的溝通技巧、團隊合作精神和批判性思考能力，這些都是成功職業生涯的關鍵因素。學生在學習過程中也應重視這些軟技能的培養，以便在未來的職場中更具競爭力，並能夠更好地適應不同的工作環境和挑戰。

如果附檔中之題目，你的答案是肯定的，你可能適合進數學系就讀。
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