ColleGo! 大學選才與高中育才輔助系統 
靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系 		東海大學
統計學系
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
所在校區

校本部

43301臺中市沙鹿區臺灣大道7段200號

校本部

407台中市西屯區台灣大道四段1727號
學系特色

【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).

  下載詳細資料

成立宗旨：培育具有資訊素養及管理知識的統計專業人才，以配合國家社會發展之需要
教育目標：I.培養統計專業與實務能力II.培養資訊分析能力III.培養垮領域與多元學習的能力IV.培養人文素養與邏輯思考能力
學生核心能力：1.具備基礎統計理論與應用的能力2.具備使用統計軟體的能力3.兼具管理規劃與決策能力4.具備團隊合作的能力
學科意涵

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。


下載詳細資料

統計是一門蒐集、組織、呈現、分析與解釋資料及數據所隱含之意義，進一步利用資料做預測來管理或決策制定之運用。有效運用科學的統計方法做資料分析以做商業與管理決策依據，培養出商業與管理人才不可或缺之基礎。
學習方法
Card image

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

Card image

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

Card image

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

Card image

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

Card image

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
Card image

思考邏輯

圖解:利用思考想法分析說明

版權:東海大學統計系莊孟樺助教提供

Card image

軟體運算

圖解:統計學習與訓練軟體項目

版權:東海大學統計系自有照片

Card image

團體合作

圖解:團體合力完成作品並報告

版權:東海大學統計系莊孟樺助教提供

Card image

多元跨領域學習

圖解:統計運用於其他系關聯知識

版權:東海大學統計系主任提供
高中階段可以準備的學習方法或方向

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,建議學生可以針對有興趣的部分利用網路教學或是線上課程來進行預先自我學習
2. 參與大學或優遊台中學相關營隊,, 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

1. 在高中階段訓練邏輯思考相當重要，藉由平時數學課解題時的運用本身想法來解決問題。
2. 希望學生而盡量能參加競賽與活動，去培養出團體生活之中，與其他人共同完成事務之能力。
3. 培養基礎程式能力的訓練，以利於大學時學習並訓練統計軟體時可以如魚得水，在就業工作上得到上級肯定。

與相關科系之異同

與資管系/資工系異同：除資訊方面的訓練相同外，資工系多從事研發設計軟體與硬體工作；資管系則是著重商業應用，資科系則"AI+大數據" 缺一不可:重視數據處理分析的扎實訓練 (統計與數學訓練) 與人工智慧深度學習的訓練，運用現有工具以及計算方法進行分析，結果判讀進後解決問題。資科課程包含基礎程式設計訓練，再加入商業行銷應用、金融科科技與醫療科學等領域分析應用

數學系:
同:邏輯訓練思考都具備，理論課程與數學有些異曲同工之處。
異:在軟體計算上，本系需要資料分析之處比數學系多，因此訓練上較嚴謹札實。

資管系:
同:皆在管理學院，因此學習管理與軟體搭配應用，資料處理與分析可與業界合作，了解業界所需專業技能。
異:本系秉持理論與實務操作並進，理論方法與實務資料結合較廣。
生涯發展容易誤解之處

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).

對高中生而言，家長與老師向學生說明可從事精算師與會計相關的職業，但行業中使用資料分析時，皆是統計系畢業生可從事相關行業。
學習方法容易誤解之處

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。

1.
統計學在高中時以簡約方式授課，但其專業方法是未曾提及的，因此學生容易覺得此門課的方法簡單。
2.
統計是需要軟體運算，而這是高中生對此科系學習時，以一般計算方式表達，故造成認知上有所不同。
補充提醒與說明

大一的關鍵第一年，大二、大三提供基礎數據分析、撰寫程式及解釋分析結果「做中學」的能力，輔以多種領域證照(人工智慧AI、資料科學(大數據)、資訊技能、財金保險)及競賽訓練(如金象盃競賽)及大四的校外實習或畢業專題，培育同學增加研究所升學表現及職場競爭力，贏得就業先機(如: DevOps/SRE 人才(台積電大舉招募)。
以上績效如 "下載詳細資料"連結。

下載詳細資料

無。

靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系 		東海大學
統計學系
核心課程地圖
  • 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
  • 不分年級必修
    • 存活分析
    • 臨床統計
    • 無母數分析
    • 可靠度分析
    • 隨機過程
    • 品質管制
    • 類別資料分析
    • Python程式設計與應用開發
    • 機器學習
    • 時間序列
    • 保險數學
    • 風險管理
    • 財務管理
    • 資訊管理
    • Python資料科學與應用
    • 資料視覺化分析
    • 線性模型
    • 統計軟體
    • 統計計算
    • 統計資料採礦
    • AI MarTech行銷科技與應用
    • 智慧服務創新實務
  • 大一必修
    • 統計學
    • 線性代數
    • 微積分
    • 程式設計
  • 大二必修
    • 迴歸分析
    • 實驗設計
    • 抽樣調查
    • 機率論
  • 大三必修
    • 數理統計
    • 多變量分析
    • 統計實務
專業選修課程
  • 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
  • 統計軟體與程式語言
    • 統計軟體、統計計算、Python程式設計與應用開發、Python資料科學與應用
  • 生物統計與臨床試驗
    • 類別資料分析、存活分析、臨床統計、無母數分析
  • 工業統計與品管控管
    • 可靠度分析、隨機過程、品質管制、線性模型
  • 資料科學與大數據資料
    • 機器學習、時間序列、統計資料採礦、資料視覺化分析
  • 管理學知識上之應用
    • 保險數學、風險管理、財務管理、作業管理、資訊管理、AI MarTech行銷科技與應用、智慧服務創新實務
特色課程
Card image

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

Card image

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

Card image

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

Card image

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

Card image

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
Card image

統計實務

為求學生明瞭現代統計學在科學研究中所扮演之重要角色，進而藉由統計學方法及實際論文之研讀與習作，培養學生獨力與團隊合作進行科學研究之能力及經驗。

圖解:團體完成資料分析報告

版權:東海大學統計系莊孟樺助教提供

Card image

存活分析

著重於臨床試驗或醫藥試驗之存活資料統計量之估計和檢定，其中包括Kaplan-Meier估計值, log-rank檢定, Cox等比例之危險模式、以及加速失敗模式等之統計分析及其應用之相關實務。藉由統計軟體分析實際資料並解釋結果。

未上傳圖片

Python程式設計與應用開發

Python的應用範圍相當廣泛，例如機器學習、資料分析、網頁爬蟲、文字探勘、影像辨識處理、自然語言處理、web後端開發與遊戲設計等等。

未上傳圖片

風險管理

風險管理是以減少及消除企業或個人所面對的特定型態風險為目標。

未上傳圖片

統計軟體

利用這些軟體(SAS,R,S-PUS,SPSS,MALAB,EXCEL)所提供之相關統計方法來做實際資料分析。

靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系 		東海大學
統計學系
適合從事工作
  • 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。
  • 產品研發工程師

    依據市場產品需求，進行產品的初始設計，並負責新產品製程的導入，並進行製程的檢測，以使新產品能夠穩定生產且符合相關標準之工作。


  • 品管檢驗人員

    根據品質管制標準規格，檢查成品，使其符合製造標準之工作。


  • 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。


  • 生物科技研發人員

    從事動植物品種、基因等成分研究，並將其研究結果運用至生物、農業、醫學、工業等領域。
系友生涯
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。

未上傳圖片

江明禧


求學時喜歡徜徉在綠意盎然東海校園，著名路思義教堂、美麗文理大道、古色古香四合院建築、東海湖、東海牧場及圖書館，校園環境潛移默化地孕育出對未來美好願景的期待，讓身心靈得以充滿著正面能量。在東海統計所學習到的數理邏輯推理、數據統計分析與預測、模型建置與程式撰寫能力，奠定我從事精算工作基礎與競爭優勢所在。

從事精算背景多是大學或研究所就讀精算、統計、數學或財務金融等相關科系。主要因精算工作需要具備基本的數理及程式撰寫能力。在職業生涯中最大挑戰是來自於如何取得在工作、生活及準備資格考試上的規劃，如何平衡與拿捏是重要的。因此，如何做好時間管理、培養持續學習習慣，及透過團隊合作的模式解決問題是重要學習課題。

未上傳圖片

郭文達


那一年東海放榜的日子，東海只是個同學論足榜單上的名字，最終踏實地在大肚山上落了腳，展開大學生的夢想，而當時的統計系還只是校園剛萌芽的種苗，在東海多元文化的融合，與師長紮實的統計涵養下，奠定了我未來在金融業的競爭力及成功必要的基礎與態度。

花旗銀行是出社會的第一份工作，前幾年雖然辛苦，但憑著學校所教授的統計基礎，加上正確的學習精神與態度，奠定了在金融界的軟實力，後續轉換到渣打、富邦及王道等銀行繼續廣泛學習與貢獻所長，從風險領域到消金產品事業，豐厚了我在金融界的職業競爭力。

王德鋼

圖解:王德綱

版權:王德綱本人提供資料

王德鋼


統計隸屬管理學院，但也像半個數學系，因具備商管學院管理應用及理工學院數理推導和資料分析能力，故統計系是值得就讀科系。入學前，不甚清楚「統計」是未來畢業就業方向?在東海念統計大學及研究所後，對統計有一定的概念，統計，是資料分析的工具，將資料整理成客觀方式供各行各業進行溝通平台使用，出路可說是相當寬廣。

六年工作前三年在新竹欣興擔任品保客服工程師，須審核提供給客戶的產品異常品質報告，確認報告內統計分析手法、結果及整體邏輯性，清楚體認到求學過程中是未來在職場上武器。後三年在台中矽品擔任品質系統資深工程師，主要工作為內外部產線稽核和各項缺失改善行動，稽核過程靠的是應答邏輯性，皆為念統計日積月累孕育出來。

靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系 		東海大學
統計學系

多元能力

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
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%
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。
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。
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%
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%
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%
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%
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%

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。
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。
30% Complete
30%
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。
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
15%
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%
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。
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。
20% Complete
20%
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。
20% Complete
20%
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。
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。
20% Complete
20%

展開