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靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
逢甲大學 統計學系大數據分析與市場決策組 |
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| 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 台中市西屯區文華路100號 |
| 學系特色 |
【培育大數據與人工智慧人才】 |
逢甲統計『大數據分析與市場決策組』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。訓練設計包括基礎數據分析、撰寫程式及解釋分析結果，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。 |
| 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，合適的幫助解決大環境下所產生的問題。 |
| 學習方法 |
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 
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 
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 
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 
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 |
問卷調查法：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 
統計數據分析：運用統計工具分析資料庫、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 
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 
成果展示：透過口語發表或以海報形式分享。 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 |
| 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 |
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。 |
| 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 |
統計跟數學比較類似，但是統計是應用科學，講究應用數據方法來分析歸納解決問題，數學系(或應數系)偏向基礎科學比較深入，統計系著重應用涉略各種數據分析。 |
| 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). |
統計系只會算數學出路不廣。 |
| 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。 |
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...)。 |
| 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)。 |
結合學系專業特色規劃市場調查與決策領域的發展方向，透過課程徑路圖引導學生修課。而大一新鮮人計畫及大四畢業專題，透過「做中學」培育在市場調查及大數據分析的能力。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外，配合學校推動CDIO的融入深碗專題及主題式學習的方式，取得市場調查與決策所需技能與知識，並以創新及跨領域為大數據分析與市場決策的實踐平台，培養學生設計思考、跨領域溝通與團隊合作的能力 |
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靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
逢甲大學 統計學系大數據分析與市場決策組 |
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| 核心課程地圖 |
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| 專業選修課程 |
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| 特色課程 |
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 
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 
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。 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 
保險金融
1.從保險與金融理論知識引導實務應用 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 
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 |
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 
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 
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 
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 
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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靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
逢甲大學 統計學系大數據分析與市場決策組 |
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| 適合從事工作 |
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| 系友生涯 |
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。 |
圖解:劉人楷 版權:劉人楷
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。 
圖解:銀行資料科學家統計軟體工具 版權:自製
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。 
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。 |
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靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
逢甲大學 統計學系大數據分析與市場決策組 |
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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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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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%
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%
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%
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%
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%
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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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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