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淡江大學
應用數學與數據科學學系
臺北市立大學
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

博愛校區

100234臺北市中正區愛國西路1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。

本系致力於培養學生數學學術研究、統計實務應用、以及優質數學教學等知能,並同時強化資訊科技之應用與分工合作、自主學習的基本能力。教學上引導學生瞭解基本數學理論,訓練學生思考、分析、溝通、推理及解題,利用不同學習活動培養學生的創新意識,使其能繼續追求高等的數學理論或應用數學於相關之行業。對於有志從事教職學生,培育成為具良好教育理念、專業數學教學與研究發展之數學教師。

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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。

本系的「數學」範疇是涵蓋了數學、數據科學、數學教育等三個專業發展領域。本系大學部課程旨在提供學生多元及符合自己興趣的專長培養選擇,相關課程亦都配合研究與職業環境之演變,加強資訊科技融入運用的內涵。除以大學基礎數學、機率統計、資訊科學為核心之必修科目外,選修課程分為數學、數據科學、數學教育等三個專長。


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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。

1.邏輯思考 : 要習慣學習理論證明的邏輯推導。
2.數據領域的探索 : 多接觸網路數據分析的報導,熟悉數據分析的應用。
3.數學教育方面,可以多接觸兒童的數學教育活動。

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。

本系選修課程分為數學、數據科學、數學教育等三個專長領域的課程模組,各有對應升學考試與就業職能之課程系列,學生可依個人興趣與生涯規劃習得學術研究或實務應用之專長。

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。

數學系多被認為畢業後只能做數學研究或當老師,但本系課程規劃除了基礎的要求外,也讓學生有很大的選擇空間,使學生經過四年的數學基礎訓練後,不但具有深厚的數學理論基礎,也具備將數學運用在資訊、數據分析與金融財務等相關領域的能力。
畢業學生的出路如附檔說明。
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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。

一般學生常誤以為學習數學只是單純計算與公式推導,在學習過程中以背誦公式與解題為主,因此在學習數學過程中會碰到很多困難。另外,數學不是只重理論推演,而忽略實際應用的學門。本系的課程規劃涵蓋數學、數據科學與數學教育等三個專長領域的課程模組,學生可依個人興趣與生涯規劃習得學術研究或實務應用之專長。

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。

歡迎參閱本系網頁 http://math.utaipei.edu.tw 相關資訊

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應用數學與數據科學學系
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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
    • 基礎數學
    • 微積分(一)
    • 微積分(二)
    • 線性代數(一)
    • 線性代數(二)
    • 計算機概論
  • 大二必修
    • 高等微積分(一)
    • 代數學(一)
    • C語言程式設計
    • 機率論
    • 統計學
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
  • 數學領域
    • 高等微積分(二)、代數學(二)、微分方程(一)、高等線性代、數數值分析(一)、離散數學、複變數函數論。
  • 數據科學領域
    • 基礎統計學、統計套裝軟體之應用、統計程式語言、視覺化資料分析、財務數學、迴歸分析、時間序列、應用統計方法(一)、Python 數據科學導論、機器學習。
  • 數學教育領域
    • 數學導論、數學教育概論、數學遊戲教學設計與實務、數學課程研究、兒童數學概念發展、電腦在數學教育上的應用、數學教學與評量。
  • 數學相關第二專長之養成課程:學分學程
    • 本系並與本校特殊教育系、資訊科學系、視覺藝術系、都會產業經營與行銷學系以及國立臺北商業大學財務金融系合作開設有國小資優數學教師、數位數學學習、財務工程、行銷與數據分析等四個學分學程,提供同學數學相關第二專長之養成課程,詳見本系網頁課程資訊。
特色課程
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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。


  • 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。


  • 小學教師

    具有小學教師身分,擔任各小學學校教師人員。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。


  • 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。


系友生涯
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應用數學與數據科學學系
臺北市立大學
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%
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%
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%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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。
5% Complete
5%
同時多工:能同時接收多個訊息,切換心力在不同的訊息組合。
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%
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%
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%
說服協商:提出觀點與他人商議或說服他人同意,以積極的態度引導他人,達成共識、目標,或解決困難。
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%
資源管理:分配及運用可支配的資源,調配人力、物力、資源運作的合理性、平衡性,發揮預期效益。
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%

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。
30% Complete
30%
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%
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。
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%
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%


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