2024 open day

ColleGo! 大學選才與高中育才輔助系統 
逢甲大學
統計學系商業大數據組 		靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
所屬學群 資訊學群 跨 數理化學群
數據統計學類 		資訊學群 跨 數理化學群
數據統計學類
學系特色

逢甲統計是兼具統計系學士班、統計與精算碩士班架構完整的統計系所，全力培養具有完整統計素養的專業人士，並提供不斷高深學習的學程與環境。大學部、碩士班課程以多項專業分組，培養同學擁有多樣專業能力，以期待同學生涯多元專業發展。
『商業大數據組』特色規劃包含【精算】、【計量財務】學程，導引並鼓勵同學進行跨系修課，提供學生就業或深造諮詢，確保在校學習多樣與彈性，因應瞬息萬變的網路通訊時代。

【培育大數據與人工智慧人才】
1. 三面向訓練: 以"數理涵養"為根基，輔以 "大數據/人工智慧資訊技能" 訓練，並 "應用在各實務領域" (金融科技、智慧醫療、工業製造、物聯網等)。
2. 開設分流學程(群)，使學生適性發展：「資料科學實務」、「人工智慧與深度學習」、「工業4.0」、「科學計算」、「金融科技」。
3. 104 銀行 十大熱門職缺本系佔 7 種(如DevOps).

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學科意涵

統計學是一門透過蒐集、 整理、 分析、解釋資料之學科。 透過學習統計學，同學將可對日常生活、工作各行各業裡所產生之數據能有良好之認識，並透過習得之技巧對資料加以分析解讀找出有用的訊息，合適的幫助解決大數據環境下所產生的問題。

本系培育資料科學(大數據)與人工智慧人才。資料科學(大數據)乃是進行資料洞察分析並能建立模型預測各種現象；而人工智慧主要是以深度學習以及相關機器學習方法進行各種的應用。相關應用：無人駕駛、金融科技FinTech、企業營運/客戶洞察分析、智慧醫療、工業智慧製造、物聯網…等。


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學習方法
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統計調查方法：設計問卷，進行並利用統計方法分析調查結果 。

圖解:問卷設計樣式

版權:逢甲大學統計系自有照片

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商業數據分析：運用統計軟體(SPSS,SAS,R,PYTHON)工具分析資料庫、資料擷取與運用。

圖解:數據分析結果圖

版權:逢甲大學統計系自有照片

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專題實作：透過一特定題目與他人進行團隊合作實作，除了考驗專業能力也培養與他人合作溝通的協調，並將專題實作結果寫成【書面報告】與【口頭發表】。

圖解:分組討論情況圖

版權:逢甲大學統計系自有照片

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成果展示：透過團體口語發表或以張貼海報形式分享。

圖解:專題發表會結束大合照

版權:逢甲大學統計系自有照片
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統計方法：以收集數據、分析數據和由數據得出結論的一系列方法。分為兩類：描述統計方法和推斷統計方法。
1.描述統計方法：
描述統計方法是指通過圖表的方式對數據進行處理顯示，進而對數據進行定量的綜合概括的統計方法。
2.推斷統計方法：
推斷統計方法是指根據樣本數據去推斷總體數量測度的方法。

圖解:本系辦理優遊台中學活動照片

版權:靜宜資科系

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機器學習：
機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。 因此資料探勘與機器學習相輔相成。

圖解:專題實作導入機器學習

版權:靜宜資科系

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資料探勘(data mining)：一門從大量資料中提取有用資訊的科學。重要的主題如下:
1. 關聯分析(購物籃分析)
2. 推薦系統
3. 社群網路分析: 例如將客戶分群促銷之資料視覺化: https://tinyurl.com/2xhmzpg4
4. 文字探勘
5.智慧行銷

圖解:本系辦理AI語音辨識影片拍攝教學課程

版權:靜宜資科系

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深度學習（deep learning）：
這項技能方法是目前熱門的人工智慧領域的核心，是機器學習中模擬大腦神經網絡結構運作，並藉由多層神經網絡對資料進行特徵提取的演算法，是一種試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對資料進行高層抽象的演算法。

圖解:深度學習人工智慧應用

版權:靜宜資科系

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R以及Python程式語言：R以及Python分別是資料科學、人工智慧使用最廣泛的程式語言。資料科學及人工智慧的實踐過程大多藉由R,Python的程式實作來完成。

圖解:本系辦理高中生營隊活動照片

版權:靜宜資科系
高中階段可以準備的學習方法或方向

統計學系為搜集整理分析解釋資料的科學，為讓高中有學習準備的方法。觀察目前大數據時代與網際網路發達，建議高中生學習時可以輔佐網路查詢，學習前備知識，也可參照網路的初級程式語言，進行探索式學習基本指令語法，呈現初步結果。
在學習過程中，可以自行紀錄學習進度，積少成多的經驗來對未來的學習打好自學基礎。以搜集資料而言，可以查詢商業銀行金融大數據，市場行銷調查大數據等資訊，佐以使用初階軟體諸如EXCEL, WORD等進行記錄與呈現。

1. 目前有許多的線上課程或專門的實體上課研修機構可以自我學習, 從初階到進階都有, 可以進行自我學習.
2. 參與大學相關營隊, 體驗以上方法之應用.
3. 在高中的自主學習活動進行這些主題的探討.
4. 靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系的學習資源:
https://sites.google.com/view/cplo-python
與相關科系之異同

統計跟數學比較類似，但是統計是應用科學，以統計方法來分析資料回答解決問題，數學系(或應數系)偏向深入基礎理論科學，統計系著重應用涉略各種數據分析。本系配合學校與麻省理工學院創立的CDIO理念，融入「深碗專題」及「主題式學習」取得所需技能與知識，並以「創新」及「跨領域」為商業大數據的實踐平台，共同培養學生設計思考、跨領域溝通與團隊合作的能力。

與資管系/資工系異同：
"AI(大腦)+大數據(食物)" 缺一不可:
1. 相同：資訊方面的訓練(例如程式語言,資料庫)，人工智慧深度學習的訓練 。
2. 相異：一般資訊科系較缺乏數據處理分析的扎實訓練 (這需要統計與數學訓練)，本系「大數據/資料處理分析」有很豐富課程 https://tinyurl.com/29vcpcfx 猶如食材的料理是不容易的。
生涯發展容易誤解之處

統計系只會算數學出路不廣。
逢甲統計學系學生未來出路-升學就業兩相宜
https://stat.fcu.edu.tw/%e7%b6%9c%e8%a6%bd/

本系的簡稱是 "資科系". 此名稱容易被誤讀為 "資訊系", 因此會被誤解為只是資訊領域的科系, 因此能從事的行業會被誤解. 實際上, 本系具備三面向的訓練: 數理內涵+資訊技能(AI與大數據)+實務應用, 因此能從事的行業非常寬廣(例如: 資訊, 金融, 品質管理/工程, 統計與數學專業人員).

學習方法容易誤解之處

容易誤以為統計單純學習數學公式推導，及圖表製作，而不知統計還有學習問卷設計調查，程式設計，統計套裝軟體使用與商業數據分析的報表解讀，及跨領域團隊合作(精算、計量財務、中醫、行銷、AI人工智慧等...)。

本系發展「資料科學/大數據」與「人工智慧」領域，易被誤解為「資訊科學」。本系綜合「資訊科學」及「數理」面向，進行數理與各種資料大數據處理的訓練，具備扎實的基礎，面對各種實務應用問題，有更好的適應性與解決問題的能力。而「資訊科學」學系或領域較偏向技術性/操作性，適應性較差，數據處理分析能力較不足。

補充提醒與說明

結合學系專業特色規劃精算分析與費率評估領域及計量財務與金融領域的發展方向，透過課程徑路圖引導學生在兩領域中修課。而大一的新鮮人計畫及大四的畢業專題，透過「做中學」培育同學的能力，大二、大三提供基礎數據分析、撰寫程式及解釋分析結果的能力。配合學校的CDIO理念，融入深碗專題及主題式學習的方式取得所需技能與知識，並以創新及跨領域為商業大數據的實踐平台，共同培養學生設計思考、跨領域溝通與團隊合作的能力。

1. 多種領域證照訓練，增加職場競爭力，贏得就業先機。專業證照領域: 人工智慧AI、資料科學(大數據)、資訊技能、財金保險。例如: 微軟證照: AI-900、AZ-900、AI-102、DP-100、DP-203、MCP、MTA。
2. 競賽表現優異(含全國賽).
3. 研究所升學表現優異.
4. 培育 DevOps/SRE 人才(台積電大舉招募)。
以上績效如 "下載詳細資料"連結。

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學系聯絡方式

電話：(04)24517250分機4012

信箱：hsiehhc@fcu.edu.tw

電話：(04)26328001分機15051

信箱：pu20250@pu.edu.tw
逢甲大學
統計學系商業大數據組 		靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
核心課程地圖
  • 大一必修
    • 統計學(一)
    • 統計學(二)
    • 微積分(一)
    • 微積分(二)
    • 經濟學(一)
    • 經濟學(二)
    • 管理學
    • 程式邏輯與應用
  • 大二必修
    • 會計學(一)
    • 會計學(二)
    • 財務管理
    • 行銷管理
    • 統計計算
    • 機率論
    • 線性代數與R
    • 調查設計與分析
    • 商業數據分析
  • 大三必修
    • 迴歸分析
    • 資料庫管理
    • 應用數理統計學(一)
    • 應用數理統計學(二)
    • 多變量分析
    • 預測分析
  • 大四必修
    • 統計服務學習
    • 統計專題(一)
  • 大一必修
    • 統計學(一)(二)
    • 微積分(一)(二)
    • 資料科學暨生涯規劃
    • 資料處理
    • R軟體應用
    • Python 軟體應用
    • App實作基礎
    • 管理學
    • 金融數學
  • 大二必修
    • 線性代數(一)(二)
    • Java程式設計(一)(二)
    • 迴歸分析
    • 機率論
    • 微積分(三)
    • 數值分析(一)(二)
    • 應用科技
    • 生產管理
    • 實驗設計
    • 品質管理
    • 資料探勘導論
    • 機器學習與類神經網路
    • 網路爬蟲
    • POWER BI
    • 深度學習導論
    • 金融商品介紹
    • 金融商品應用
  • 大三必修
    • 資料庫系統
    • 機器學習(一)
    • 大數據管理分析平台
    • 保險金融
    • 金融實務
    • 金融大數據分析
    • 多變量分析
    • 類別資料分析
    • 資料探勘
    • 網路資料擷取與文字探勘
    • 物聯網概論與證照輔導
    • 深度學習(一)(二)
    • 品質管理實務
    • 品質工程
    • 資料結構
    • 演算法
    • 資料庫管理
    • 數理統計(一)(二)
  • 大四必修
    • 專題實作(一)(二)
    • 區塊鍊應用與實作
    • AI商務應用暨數據分析
    • 時間序列分析
    • 金融科技與大數據
    • 存活分析
    • 醫學資料探勘
    • 人工智慧與物聯網應用
    • 深度學習應用
    • 智慧醫療
    • 科學計算
    • 數學模型
專業選修課程
  • 精算分析與費率評估領域
    • 統計套裝軟體(一)、資訊網路、統計數學、保險學、民法概要、保險法、複利數學、個體經濟學、機率專題(一)、總體經濟學、保險數學、資料採礦、精算數學(一)、投資學、證券投資學、風險理論、隨機過程、可信度理論與損失函數、年金保險、精算數學(二)、財務報表分析、退休金數、機器學、存活分析
  • 計量財務與金融領域
    • 統計套裝軟體(一)、資訊網路、民法概要、統計套裝軟體(二)、商事法、複利數學、個體經濟學、Python程式設計與統計分析、資料採礦、財務統計、總體經濟學、證券投資學、風險理論、隨機過程、資產負債與管理、投資學、時間數列分析、財務報表分析、機器學習
  • 資料科學實務學程
    • 資料探勘、多變量分析、網路資料擷取與文字探勘、時間序列分析、醫學資料探勘、存活分析、類別資料分析、POWER BI、深度學習(一)、深度學習導論、R軟體應用
  • 人工智慧與深度學習學程
    • 深度學習(一)、機器學習與類神經網路、深度學習(二)、深度學習應用、智慧醫療、人工智慧與物聯網應用、物聯網概論與證照輔導、資料探勘導論、網路爬蟲、資料庫管理、App實作基礎
  • 工業4.0學群
    • 品質管理、生產管理、品質管理實務、實驗設計、品質工程、可靠度與設備預防維修、人工智慧與物聯網應用
  • 金融科技學群
    • 金融商品介紹、金融商品應用、保險金融、金融實務、金融大數據分析、區塊鍊應用與實作、AI商務應用暨數據分析、金融科技與大數據
  • 科學計算學群
    • 數值分析(一)、演算法、資料結構、資料庫管理、金融數學、數值分析(二)、Java 程式設計(二)、科學計算、應用科技、數學模型
特色課程
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商業數據分析

本課將介紹基本資料整理、描述與檢定方法，並配合相關Excel、SAS或SPSS等套裝軟體之運用；內容含調查資料常用之商業統計資料探查方法並著重於軟體之應用及報表的解讀。

圖解:小組成果報告發表

版權:統計系自有照片

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調查設計與分析

主要內容為學習調查過程之所需的設計方法、抽樣方法及分析方法，包括抽樣設計的步驟及問卷設計所需注意的事情及其優缺點、調查誤差及處理未回答問題，並討論常用於分析調查資料的類別資料分析及多變量分析的方法。

圖解:問卷調查內容檢討調整

版權:統計系自有照片

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PYTHON程式設計與統計分析

本課程介紹PYTHON程式的基本技巧與其在統計資料分析上訓練。 內容包含程式編輯所需要的基本演算概念 (變數、迴圈、函數)，同時也將透過教材上所提供的範例與網路資料庫所搜尋的實際資料透過python編程技術進行整理與分析。

圖解:PYTHON系統使用畫面

版權:統計系自有照片

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機器學習

預測和機器學習是數據科學家和數據分析師最常見的任務。本課程將涵蓋預測函數的建構與應用；以及提供基本概念，如訓練、測試數據和過度學習；並推出一系列基於統計模型與演算法的機器學習方法，含分類樹、樸素貝氏與隨機森林。

圖解:數據資料畫面

版權:統計系自有照片

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資料庫管理

本課程主要介紹資料庫觀念，並且講解結構化查詢語言(Structured Query Language, SQL)。學習完本課程後，學生將可運用一般資料庫(如Oracle, MySQL, Access)的SQL語法，其中包括如何執行DDL、DML、DCL等語法管理資料，如此方可遂行後續的統計分析。

圖解:上課操作系統畫面

版權:統計系自有照片
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金融大數據分析

這門課是屬於現在熱門的金融科技FinTech領域中 "智能金融理財服務" 面向, 授課內容涵蓋: (1) 熟悉R/Python 軟體金融工具 (2) 熟悉股票債券期貨金融商品 (3) 投資組合理論 (4) 藉著資料科學大數據分析以及人工智慧技巧撰寫金融商品投資策略. 實現程式自動交易.

圖解:以人工智慧進行金融商品自動程式交易

版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系

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深度學習應用

這門課所教授的內容是熱門的人工智慧領域之基礎. 主題內容涵蓋: 利用人工智慧深度學習技能應用在影像處理(自動駕駛, 醫學影像判讀), 自然語言處理(聊天機器人, 翻譯機器人)... AI自動駕駛實作影片: 1.https://is.gd/x2c84c 2.https://is.gd/ZYek1u

圖解:人工智慧自動駕駛: AI 追蹤物體

版權:靜宜資科系

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資料探勘導論

資料探勘: 從大量資料(如網路)中提取有用資訊的科學。
1. 關聯分析(購物籃分析)
2. 推薦系統 (例如:進入一些購物平台,消費者喜愛的品項廣告會出現)
3. 社群網路分析: 影片:https://tinyurl.com/24kzgl7g
4. 文字探勘
5. 智慧行銷

圖解:社群網路分析之客戶分群促銷(異顏色)

版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系

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保險金融

1.從保險與金融理論知識引導實務應用
2.從保險金融應用的角度來探討理財規劃。
3.導入財務需求分析，精確規劃人生風險
4.透過實務商品分析，了解產業實務面。
4.從現金流量活動了解保險與風險危機時應變之決策。
5.協助金融保險相關證照考試。

圖解:專業經理人蕭老師上課即景

版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系

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資料庫系統

大數據時代已經來臨，任何組織都有資料，並建置資料庫系統加以儲存管理。有效的利用這些資料對於單位組織的運作與績效提升將有很大的幫助，因此管理與操作運用資料庫的相關技能就很重要。本課程讓同學瞭解資料庫系統之設計與實際操作應用，並輔導考取國際證照、提升就業競爭力(資料庫證照是許多職缺的必要條件)。

圖解:金融資料庫(期貨與股票)使用操作

版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系
逢甲大學
統計學系商業大數據組 		靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
適合從事工作
  • 保險業務經紀人

    從事銷售保險，為顧客規劃保險計劃並解決客戶在保險業務上的需求與理賠，提供問題諮詢服務等。


  • 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。


  • 研究助理

    協助研究計畫的進行，並處理與計畫相關的行政工作。


  • 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。


  • 公家機關相關人員

    1.接受人民委託，管理公共事務的人員。2.依法於受有俸給之文武職公務員，及其他公營事業機關服務人員。
  • SRE(DevOps) 工程師

    (1).SRE/DevOps是104人力銀行十大熱門職缺第三名, 台積電也大舉招募SRE人才. 勞動部課程之相關師資即在本系. SRE是本系重點培育方向(2)AI/大數據在企業實際運用中, 必須結合資訊技能與整體運作流程. 藉由SRE/DevOps之技能, 才能對於企業外在環境的改變作靈活的應對.


  • 人工智慧與大數據科學家(或工程師)

    本系專門培養人工智慧與大數據人才: 相關工作性質如下(1).以機器學習 & 深度學習 相關技能進行數據研究 (2).AI相關技術應用導入與開發評估 (3).資料分析、清理與模型開發應用及佈署 (4).網路爬蟲及資訊系統大數據開發及維護 (5). 依需求設計與開發、測試、維護及專案管理。


  • 金融專業人員

    將本系所學之人工智慧(AI) 與大數據相關技能應用於金融領域. (1)
    在金融、投資相關企業中，從事有價證券與保險產品買賣，如股票、期貨、選擇權、保險等相關金融商品。(2)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。


  • 品管／品保工程師

    以本系所學之人工智慧大數據相關技能應用於品質管理與品質工程領域. (1)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。(2)進行品質管制資料的收集與分析，協助推展品質管制制度，保證產品品質合乎顧客需求之工作。


  • 統計與數學專業研究人員

    本系具備三面向之訓練: 數理內涵+資訊技能(AI與大數據)+實務應用, 因此有能力的同學可以從事數理的基礎研究:
    (1)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。
    (2)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。
系友生涯
劉人楷 精算師

圖解:劉人楷

版權:自製

劉人楷 精算師


於1995年畢業於統計系碩士班，高中時對運用數學來計算概率等題目相當有興趣，並涉略自學統計及財務理論分析並量化未來不確定之風險評估與降低未來事件的不確定性的相關知識，大學時期及努力設定目標往精算考試邁進，在研究所期間已考過美國精算師認證的數個科目，畢業應徵同時獲得數家企業提供工作機會。

先後在1995~2003擔任國泰人壽數理部副科長，2003~2004 台灣人壽商品企劃部經理，2004~2007 大都會人壽MetLife商品發展部經理，2007~2008 台灣人壽策略規劃部經理，2009~2015擔任 友邦人壽AIA商品開發部資深經理， 2015 至今法商法國再保險公司技術總監 深獲公司好評。在精算職業發展的路上感謝當年老師栽培。

林竑志 資料科學家

圖解:銀行資料科學家統計軟體工具

版權:自行製作投影片

林竑志 資料科學家


於2005年畢業於統計系學士班，在高中期間較喜歡數學等課程，知道統計學為資料分析的基礎，在資料科學中扮演重要⾓⾊，大學時期參與系上老師的團隊，得知機器學習在銀行業務可應用在了解信⽤卡盜刷專案刷卡異常。大學參加數據分析比賽經驗豐富 。

先後在2013~2014 SAS 擔任實習講師，2014~今 玉⼭銀⾏ 智能⾦金金融處 資料科學家。「每周要跟管理業務的負責人吃兩次飯，最起碼兩次，這就是你的 KPI。」商業敏感是要靠「混」出來的，它並不會憑空出現。更一般性來說，數據部的⼈要和業務部的⼈經常在一起，不只是一同開會，更要一起喝茶、 吃飯。深獲公司好評。在統計學習的路上感受到當年老師高度的要求造就他現在良好的工作態度。

程彩虹 經理

圖解:國泰日記

版權:自製

程彩虹 經理


於1996年畢業於統計系學士班，1998年畢業於統計系統計與精算研究所應用統計組。 以一個人心有多寬，路就有多寬與喜愛數理統計方式正面思考的態度就讀了逢甲統計學系，大學期間抱持著凡事皆正面能量永不變的態度來面對自己的學習與就業挑戰。

先後在 1998-1999 中央研就院擔任調查研究工作室助理， 1999-2000 SPSS軟體公司擔任統計軟體工程師，2001至今在國泰人壽 就職，目前擔任人力資源部任用發展科經理。如何看待自己的工作:只是為了上班賺錢過生活，不必太在意，或是充滿學習機會，要好好把握! 只要每天把自己的事做好，對於自我價值肯定，往往存乎一念之間。

屠嘉嵐

屠嘉嵐


學習經驗:
屠嘉嵐系友畢業後考取交通大學「數據科學與工程研究所」,非常傑出.在學時表現優異，學習面向涉略廣泛,曾進入多家企業進行與數據分析及建模相關的企業實習，將所學的技能用於實務問題之上。屠同學修習許多與資料科學及人工智慧相關的課程，非常有心的培養自我的技能實力，也有獲得多張相關的證照。


目前就讀交通大學「數據科學與工程研究所」

邢晏純

邢晏純


學習經驗:
邢晏純系友畢業後考取「台北醫學大學大數據科技及管理研究所」,在學4年學習態度優異，曾獲台中市模範生。系上課程規劃使學生奠定了統計及其相關應用之基礎，不論是資料科學、程式邏輯及資料庫運用方面，讓學生與實務領域接軌，不管是升學或就業都十分容易。


職業經驗:
就讀「台北醫學大學大數據科技及管理研究所」, 研究關於自然語言處理, 例如情緒分析、聊天機器人之應用，在指導教授帶領之下，曾於碩二前將研究投稿於自然語言相關之國際會議(ICCLNLP)及台灣所舉辦的人工智慧會議(TAAI)，都獲得發表的機會。


戴添智

戴添智


學習經驗:
1. 學習過程首先著重了解，再輔以不斷練習！我喜歡寫程式，自我訓練！大學時修習許多與資訊相關技能的課程, 好好裝備自己.
2. 「做中學，自我訓練」是非常重要的學習過程。遇到困難，上網找資料，尋求支援是非常重要的訓練！


職業經驗:
1. 目前在資訊產業擔任主管職務,累積多年的實作經驗，已能獨當一面完成千萬元的專案計畫！
2. 升遷快速，年薪非常高！

溫淑惠

溫淑惠


學習經驗:
系上提供學程的修習，讓我更有系統性的修課。每當課業上遇到困難時，系上有提供諮詢中心的諮詢，同樣地，老師也有office hours，並有耐心的引導我去解決各種學習上的疑難雜症。


職業經驗:
任職於「中國砂輪企業股份有限公司」品保工程師，大學時,透過系上品質管理與統計方面的專業訓練，工作中能充分地來應付. 由於在理論與實務上的良好訓練, 對於工作實務上遇到的種種情況，容易去理解為什麼要這麼做，判斷何時可以這麼做，而不是僅接收別人叫你怎麼做，即使目前工作中並不會用到很艱深的統計難題。

鐘智瑋

鐘智瑋


學習經驗:
大學時期是人生的黃金學習階段，認真讀書認真玩，盡可能地把握這段寶貴時光，找到自己有興趣的專業，認真培養自己的廣度和深度，尤其是你的外語能力和思考能力。


職業經驗:
任職於「中國醫藥大學大數據研究中心」. 這工作是我能夠發揮能力的地方，最重要的是找到自己的興趣所在和個人價值，把握大學時期所學到的專業知識、表達能力及做人處事，其餘的等工作時再學習，但要不斷思考如何才能做得更好，試著培養出屬於自己的品牌。
逢甲大學
統計學系商業大數據組 		靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系

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%
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。
15% Complete
15%
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。
15% Complete
15%
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。
15% Complete
15%
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%
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。
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%
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。
10% Complete
10%
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。
30% Complete
30%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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
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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

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%
樂群敬業：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，樂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%
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%
親和接納：總是願意關懷他人情緒與感受，樂於接納與照顧他人困擾與情緒，表現和藹友善、易於親近。
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%
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%
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
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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。
30% Complete
30%
樂群敬業：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，樂衷於與夥伴一同完成任務。
15% Complete
15%
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。
15% Complete
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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。
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