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淡江大學
應用數學與數據科學學系
國立中央大學
數學系
所屬學群 數理化學群
數學學類
數理化學群
數學學類
所在校區

校本部

251新北市淡水區英專路151號

資料準備中

學系特色

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。

本系以培育優秀的數學理論和應用人才為目標。不同於多數數學相關科系僅在純數或應數二擇一發展,本系分為兩組,特色為兼具數學理論與數學應用。本系由傳統的數學系轉型而來,理論數學方面的師資雄厚,各大數學領域皆有充足師資,而在分組後亦聘請多位在影像處理、金融數學與資料科學這三個應用領域的師資,搭配原來就有的科學計算陣容以及針對四個應用領域所做的完善課程規劃,使本系的應用數學呈現出與其它應數系截然不同的面貌。

學科意涵

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。

數學系招收對於探究基本原因和抽象關連有興趣的學生。本系對學生提供的數學訓練,除了培養推理、分析和思考能力外,學生可依自己的志趣、能力,走入下列領域:1. 數學;2. 科學計算;3. 影像處理;4. 金融數學;5. 資料數學。

學習方法
高中階段可以準備的學習方法或方向

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。

一、就讀數學系,數理邏輯是不可或缺的能力。必須摒除背公式的壞習慣,盡量培養追根究底挖出為什麼的好奇心以及執行力(包括閱讀課本外的數學知識以增進進大學前的數學能力)。
二、設法自學一個程式語言(如 python 或 C),在遇到複雜的數學問題時可想想是否能寫程式讓電腦幫忙解決問題。
三、在學寫程式的過程中,著重於解決數學問題的程式撰寫。先將演算的流程做好流程圖並備好所需的參數再進行程式撰寫,不要憑想像寫然後以試誤的方式進行除錯。
四、在接觸到明顯用到數學的應用領域時,試著了解一些所用到的數學分別來自哪些領域(或科目),可以的話對這些領域做一些深挖,了解大學數學與中學數學的不同。

與相關科系之異同

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。

一般的應用數學系在純數學上的師資較缺乏,本系除新成立的計資組外仍保有數學組,大多數的數學課程皆有師資可以開設,計資組的學生若對純數課程有興趣,都能得到充足的支援。
計資組以實際需求為導向,學生除能完整學習四大領域所需的基礎數學知識外,計資組的畢業學分中亦要求學生參與專題研究,期待學生除了學習數學理論之外也知道能如何應用數學到實際解決問題上,進一步達成學以致用的目標。
下載詳細資料

生涯發展容易誤解之處

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。

對數學系畢業後多擔任中小學教師或補教業之誤解。業界對資料分析、機器學習及人工智慧人才之需求與日俱增,本系的課程規劃將其中一部份轉型成以培養應用數學人才,能增加學生未來轉進其他領域發展及就業的競爭力。

學習方法容易誤解之處

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。

高中的數學學習以算術解題為主,大學的數學著重於邏輯思考與證明推論為主。

補充提醒與說明

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。

淡江大學
應用數學與數據科學學系
國立中央大學
數學系
核心課程地圖
  • 大一必修
    • 微積分
    • 程式語言
    • 線性代數
  • 大二必修
    • 微分方程
    • 高等微積分
    • 代數學(一)
    • 機率論
    • 統計學
  • 大三必修
    • 數值分析
    • 機器學習
  • 大一必修
    • 微積分
    • 線性代數
    • 基礎數學
    • 基礎程式設計
    • 普通物理/普通生物/普通化學(三擇一)
    • 科學計算導論
  • 大二必修
    • 高等微積分/分析導論
    • 代數
    • 微分方程/數值微分方程
    • 機率與統計/機率論/統計學
    • 數值線性代數
    • 數學建模
    • 最佳化及其應用
  • 大三必修
    • 複變函數論
    • 流體力學計算
    • 數學影像處理
    • 金融數學導論
    • 資料科學導論
    • 科學計算專題
    • 影像處理專題
    • 金融數學專題
    • 資料科學專題
專業選修課程
  • 應用數學領域
    • 基礎數學、深度學習,資料結構、離散數學、電腦在數學上的應用、編碼學、密碼學、PDE導論、數論、組合學
  • 數據科學領域
    • 統計入門、統計軟體應用、高等機率論、存活分析、品質管制、隨機過程、數據科學演算法、資料視覺化、多變量分析、類別資料分析、可靠度分析、資料探勘
  • 數學科學
    • 代數、微分方程、程式語言及其應用、數理統計、離散數學、幾何學、近世代數、拓樸學。
  • 計算與資料科學
    • 代數I、編碼學、密碼學、離散數學、程式設計及其應用、演算法、資料結構、向量分析、微分方程II、偏微分方程導論 、應用機率I、II、應用統計I、II、隨機模擬I、II、數理統計I、II、機器學習、資料探勘、訊號處理 科學計算專題II、影像處理專題II、金融數學專題II、資料科學專題II
特色課程
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應用數學與數據科學學系
國立中央大學
數學系
適合從事工作
  • 數據分析師

    從事大量數據的搜集、整理、分析,並依據數據資料進行評估和預測的人員。運用資訊技術輔助分析,協助企業發展、解決問題、決策分析或策略規劃。


  • 中學教師

    具有中等教師身分,擔任各國民中學、普通中學學校教師人員。依教學科目擬定各種課程的教材,進行課堂教學,並視學生學習情況給予支援。


  • 數學專業研究人員

    從事基礎數學的研究,並發展及改善數學技術及原理相關應用。


  • 軟體設計工程師

    從事設計、撰寫、測試各種軟體程式,並協助測試、修改、維護與保管程式之工作。


  • 金融研究員

    於銀行、證券公司、保險公司、投信公司等機構內,從事資料蒐集、分析、撰寫研究報告之工作,提供投資決策考量之工作。


  • 中學教師

    具有中等教師身分,擔任各國民中學、普通中學學校教師人員。依教學科目擬定各種課程的教材,進行課堂教學,並視學生學習情況給予支援。


  • 品管/品保工程師

    從事產品或服務品質標準之設定,並利用各種管理技術,維持與改進其品質之工作。


  • 演算法開發工程師

    從事演算法的研究、分析、構建並設計或修改相關軟體等工作。


系友生涯
淡江大學
應用數學與數據科學學系
國立中央大學
數學系

多元能力

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% 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。
15% Complete
15%
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% 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%
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% 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%
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%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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%
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% 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。
20% Complete
20%
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%
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。
20% Complete
20%
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%
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% Complete
5%
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。
5% Complete
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% Complete
5%
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% Complete
5%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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%
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。
5% Complete
5%

性格特質

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。
50% Complete
50%
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。
30% Complete
30%
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% Complete
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。
25% Complete
25%
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。
25% Complete
25%
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% Complete
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% Complete
10%
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% Complete
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% Complete
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。
5% Complete
5%
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。
5% Complete
5%


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