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淡江大學
應用數學與數據科學學系
國立高雄師範大學
數學系數學組
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

燕巢校區

82444高雄市燕巢區深中路62號

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。

本系於民國五十六年建校時即成立,主要為培育中學數學教育人才為主。每年各招收兩班, 每班四十人,自九十五學年度起改為「 【 師資培育 】 」(畢業學分含教育學分為156學分)其中本系專業科目必修與選修學分總計至少達94學分,另「 應用數學組 【非師資培育】 」 ( 畢業學分不含教育學分為128學分 ) 分流教學。歡迎您加入高師大數學系行列。

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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。

主要為學習數學領域各相關知識,除了數學本質上的探討,亦包含分析、代數、幾何、機率與統計、資訊科學、科學計算、數學教育(史)與教學等領域的學習。

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。

練習是學習數學的靈魂,可知練習是需要的,但過度的練習(over-drilling)亦未必有益。因此建議同學們搭配課堂上的筆記並將練習的「量」轉移到練習的「質」,即做完每題數學題目後,能花點時間加以思考回顧,必能事半功倍。

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。

本系共分兩組
(1)數學組:為師資培育組,以培養未來中小學數學教師或數學教學研究者為主。
(2)應數組:以培養未來數學研究者及數學應用之相關工作者為主。

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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。

容易誤解將來只能從事教職工作。
數學系所學之抽象數學概念雖難以直接應用於現實生活中,但數學領域仍具有相當多實際的具體應用,如統計分析、演算法設計、金融數學等,且對於抽象思考之訓練,亦有助於現實問題之處理解決。

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。

高中數學以迅速解題為導向,大學數學系則是以定理的推導與應用為主,兩者有一定的落差,同學應思考是否對數學的本質及利用數學的方法來解決問題有興趣。

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。

本系近年積極規劃多元學習領域、未來發展方向, 包括
一、拓展機率統計、科學計算與財務工程等實用性質高的數學領域課程。
二、規劃多元化課程,推動跨領域學程, 使本系的畢業生未來不論是當中學數學教師, 數學學術研究
或其他不同領域的研究所深造都能遊刃有餘。
高師大-數學系網址 https://gauss.nknu.edu.tw/

淡江大學
應用數學與數據科學學系
國立高雄師範大學
數學系數學組
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
    • 微積分探究
    • 線性代數
    • 電子計算機概論
  • 大二必修
    • 基礎數學
    • 微分方程導論
    • 代數學(一)(二)
    • 機率論
    • 數學科電腦輔助教學
  • 大三必修
    • 數值分析
    • 複變函數論
    • 數理統計
    • 高等機率論
  • 大四必修
    • 拓樸學
    • 數學史
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
  • 分析
    • 微積分探究
    • 基礎數學
    • 高等微積分
  • 代數
    • 線性代數
    • 代數學
    • 代數學探究
  • 數學(史)與教學
    • 數學科電腦輔助教學
    • 教育心理學(雙語)
    • 數學科教學實習(雙語)
    • 數學史
  • 機率與統計
    • 機率論
    • 數理統計
    • 高等機率論
  • 分析
    • 微積分探究
    • 基礎數學
    • 高等微積分
  • 科學計算
    • 微分方程導論
  • 代數
    • 線性代數
    • 代數學
    • 代數學探究
  • 數學(史)與教學
    • 數學科電腦輔助教學
    • 教育心理學(雙語)
    • 數學科教學實習(雙語)
    • 數學史
  • 機率與統計
    • 機率論
    • 數理統計
    • 高等機率論
  • 幾何
    • 拓樸學
  • 數學(史)與教學
    • 數學科電腦輔助教學
    • 教育心理學(雙語)
    • 數學科教學實習(雙語)
    • 數學史
特色課程
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應用數學與數據科學學系
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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。


  • 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。


  • 統計學研究人員

    負責統計科學的研究與調查工作,並發展、改善統計方法 ,及對實際統計資料進行整合和解釋。


  • 金融專業人員

    在金融、投資相關企業、組織或部門中,從事有價證券受託買賣,如股票交易、期貨及選擇權等相關金融商品。


  • 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。


  • 教授/副教授/助理教授

    凡具有大專院校教授、副教授、助理教授的身分,從事大專院校教學、研究與推廣的工作。


系友生涯
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應用數學與數據科學學系
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數學系數學組

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。
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。
10% Complete
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% 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。
10% Complete
10%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
10% Complete
10%
遠觀細察:能在遠、近距離中能分辨、比較色彩差異,在不同光線強度下能觀察物體大小、距離、移動變化。
10% Complete
10%
聽覺辨識:能在有干擾的情況下專注於聲音來源,分辨音調、音量,並將不同強度的聲音轉為可辨讀的語句。
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%
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%

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


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