校本部

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雙溪校區

111台北市士林區臨溪路70號

數學應用：我們的課程結合理論與實際應用，教導你如何運用數學來解決現實生活中的各種問題。

數據分析：學習收集、處理及分析大量數據，從中提取有價值的信息和趨勢。這在現今數位時代尤為關鍵，許多企業和機構依賴數據科學家來支持決策。

程式設計：你將掌握編程技能，學會使用如Python、R、matlab、c等程式語言來處理數據和開發應用，這些能力在數據科學與軟體開發領域都非常實用。

一、本系課程分成數學、計算與統資三個課群，連結理論與應用，建構特色課程，並引進業師授課，引導學生跨領域學習，拓展數學應用視野。
二、核心課程小班教學並有專任助教負責演習課，訓練學生表達與實作。
三、教師專長完整涵蓋各數學專業領域及AI大數據相關課程之應用。
四、學生電腦教室軟硬體設施新穎完善。
五、建置數學超夯實驗室與線上學習輔助教材。

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。

數學本體可衍生出強大應用能力與韌性，本系著重數學基礎的養成訓練，同時強化學生在應用領域的視野與實作能力；課程規劃也呈現現代數學系的面貌–理論與應用兼重：著重代數學、數學分析、幾何學、機率統計、計算科學、資料分析等基礎數學領域，同時涉及應用領域如：數據處理、資訊安全、金融工程、人工智慧、資料科學、通訊與影像處理等。

1. 強化數學基礎： 應用數學與資料科學學系需要堅實的數學基礎。確保你掌握代數、幾何、三角學、微積分等基本數學概念。
2. 學習基礎統計學： 瞭解基本統計學概念，如平均值、變異數、標準差等。
3. 編程技能： 學習一門或多門編程語言，如Python或R。
4. 數據科學工具： 瞭解數據科學工具和軟體，如Jupyter Notebook、Pandas、Numpy等。
5. 自主學習專案： 嘗試自主學習一些小型專案，如數據分析、網頁開發或機器學習小型模型。
6. 閱讀相關文獻： 閱讀有關應用數學和數據科學的文章和書籍，以擴大你的知識基礎。

1. 關注科技脈動，觀察其概念與工具–察覺其底蘊中的數學。
2. 關注高中數學所學的主題、性質、計算方法-培養數學感。
3. 具備討論的經驗。
4. 了解與電腦的互動，利用豐富的網路資源培養自主學習的能力。
5. 課堂專心聽講，寫下重點摘要，遇到問題與同學或老師討論。

應用數學與數據科學學系強調將數學理論應用於解決現實問題，特別是在數據分析與機器學習方面的應用。我們的課程結合理論與實務，專注於利用數學工具和數據科學技術來解決實際挑戰。相比之下，其他相關學系可能更加側重於數學的純理論研究，或專注於特定領域的應用。

財務金融工程相關學系
相同之處：微積分、線性代數、機率、統計為必修課程
相異之處：本系較注重數學模型推導及理論與應用之配合。

許多高中生認為應用數學與數據科學的畢業生只能從事教學或研究工作。實際上，這些畢業生擁有多樣的職業選擇，包括數據分析師、機器學習工程師、金融分析師、商業顧問和軟體開發者等，涵蓋科技、金融、醫療和市場等多個領域。這些職位展示了應用數學與數據科學的廣泛應用潛力和職業發展機會。

數學為基礎學科，職涯方向多元而非單一職涯傾向。一般大眾對本系的生涯發展不易對焦，並常以自己所遇過的數學人-深受歡迎老師為數學系出路定格。事實上，現代數學系畢業生，除學研術界外，有許多從事財務金融、資訊工程、資訊安全、訊號與影像處理、資料分析等跨領域相關工作，且因為其數學背景很受重視，可說出路非常寬

一些高中生可能誤以為應用數學與數據科學僅關注數字和計算，事實上，這個領域還涵蓋統計、機器學習和數學建模等多個方面，強調如何應用數學解決現實世界的問題。此外，學生也可能認為該學系過於理論化，但實際上，應用數學與數據科學非常重視實際應用，結合專題學習，讓學生能夠在解決真實問題的過程中提升技能和知識。

高中數學的學習內容以計算居多。因此，一般高中生容易將之誤解成「數學系只是學習複雜的計算」。
事實上，大學數學系著重理論架構、邏輯推理，兼及應用。
學習方法是手腦並用。

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、健康醫療、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。

本系課程大多以英文原文書為主，所以未來需調整在高中時期的學習方式。