|
靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
銘傳大學 資訊管理學系巨量資料管理組(桃園校區) |
|
|---|---|---|
| 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
管理學群
資訊管理學類 |
| 所在校區 |
校本部 43301臺中市沙鹿區臺灣大道7段200號 |
桃園校區 桃園市龜山區大同里德明路 5 號 |
| 學系特色 |
【培育大數據與人工智慧人才】 |
資訊管理學系是訓練以資訊科技技術解決企業組織管理問題的人才，舉凡大中小型企業需要資訊化或網路化，都需要資訊管理的人才；銘傳大學資管系的特色為創新且符合產業需求的課程設計、培養軟體創新與管理人才、透過完善的實習制度，達成畢業即就業的目標。 |
| 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 |
資訊管理學系顧名思義就是以資訊科技技術解決企業組織管理的問題，因此課程規劃包括資訊技術、管理專業、及計量分析等課程；而巨量資料管理組除一般資訊管理技術的訓練外，特別著重大數據分析的能力，尤其在資料量爆發的時代，具備大數據分析能力的專業人才，特別具有就業競爭優勢。 |
| 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 |
了解資管學習地圖，配合主動學習。透過資管學習地圖，可以了解資管學習的領域。主動學習法：學好任何一個科目，除了認真教學的老師外，最重要是學生的主動學習，因為，老師教學必須兼顧整體學生吸收程度，可能無法深入說明，主動學習的態度，才能加深、加廣學習任一課程。 版權:自製投影片 
專題實作：由5-6人組成團隊，針對某一主題進行實作 (如區塊鏈應用系統之製作)，除了整合三年多來學習到的相關技術外，也培養學生團隊合作的精神、解決問題的能力；最後，透過參與全國性軟體競賽，強化專業能力。 版權:自拍獲獎照片 
大數據分析：運用大數據分析程式語言(如Python或R)、或套裝軟體(SAS或Clementine)，進行大量資料的擷取、分析、與結果呈現，提供決策者進行策略之制定(如利用交易資料對客戶分群，對重要客戶進行交叉行銷)。 |
| 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 |
建議高中生可以透過實體或網路閱讀科技新知相關文章，由於科技的發展是為了解決問題或是創造新價值，因此新科技的發展必定是有一定的問題分析或價值判斷，之後再透過設計及製造而生產，因此持續閱讀科技新知相可以培養學習精神及習慣，且能夠訓練問題分析或價值判斷的能力。 |
| 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 |
和資訊管理相關的科系有資訊工程、資訊科學、資訊傳播等科系；這些科系相同之處是都很重視程式語言的學習，資訊工程和資訊科學系相近，主要都在撰寫系統程式 (例如印表機的啟動程式、程式語言的編譯程式等)；資訊傳播則著重在電腦通訊；資訊管理則是強調以資訊技術 (程式) 解決企業組織管理上的問題，即資訊管理和企業組織管理緊密結合。 |
| 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). |
有些同學以為資管系出路只有寫程式、低階工程師，其實，資管系出路很廣，有的因開發公司系統後，對公司運作嫻熟，最後當到總經理的比比皆是；因為資管系和企業運作最接近，許多問題必須靠資訊技術解決，所以，資管系人才常會成為企業高階主管 |
| 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。 |
有部分同學在學習程式語言或資料處理等相關課程，習慣用看的，常會造成眼高手低；學習這些科目，最好的方式就是動手做，透過不間斷的偵錯動作，自行不斷嘗試尋求答案，將使學習這些科目，倒吃甘蔗，愈來愈順手。 |
| 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)。 |
因為大學每門課作業大小都有限，所以，本系透過嚴謹的畢業專題，整合大學所學的技術，再透過參加全國大學軟體競賽，以強化資訊技術，自然增強就業能力。 |
|
靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
銘傳大學 資訊管理學系巨量資料管理組(桃園校區) |
|
|---|---|---|
| 核心課程地圖 |
|
|
| 專業選修課程 |
|
|
| 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 |
程式設計本系程式設計為大一上、下學期必修課程，主要教授Java程式語言，因為這也是大二(APP程式設計)、大三、四(專題研究)的基礎課程，老師會嚴格要求每位同學都能達到一定的水準；除了語言基本語法的介紹，老師們會搭配相關精彩的實例，讓學生未來在進行APP程式設計、專題研究時，能易如反掌。 
資料庫管理目前所有應用系統都會用到資料庫，所以，除了介紹如何設計出正確的資料庫(E/R圖設計)外，還會搭配介紹資料庫的管理、資料庫應用系統開發、主流關聯式資料庫、行動設備上使用的精簡資料庫SQLite、及大數據上使用的NoSQL資料。 
R或Python程式語言設計R或Python程式語言設計是進行大數據分析必備的工具，所以，先從基本語法介紹、網路爬蟲、與資料連結、機器學習、及深度學習等演算法之介紹。 |
|
靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
銘傳大學 資訊管理學系巨量資料管理組(桃園校區) |
|
|---|---|---|
| 適合從事工作 |
|
|
| 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:士哲到銘傳大學分享就學、就業經驗 版權:自己手機拍攝
黃士哲銘傳大學資管系大學部畢業 銘傳大學資管系碩士班畢業 士哲在銘傳大學資管系擔任過大學部系學會會長，個性正面，頗具管理者特色；大學部畢業後繼續留在碩士班就讀；畢業後，先在亞太公司擔任軟體工程師，接著轉到美商美光科技，擔任軟體工程師，目前則在美商康寧顯示玻璃擔任軟體工程師，工作愉快，深受長官器重 
圖解:研究所時參加PACIS研討會 版權:自己手機拍攝
林邦文銘傳大學資管系大學部畢業 銘傳大學資管系碩士班畢業 陽明海運 程式設計師 105年8月～迄今 專業證照 ERP軟體應用師-配銷模組 企業架構師助理 ERP規劃師 ERP軟體應用師-生管製造模組 
圖解:個人最近照片 版權:自己手機拍攝
鍾聖彥銘傳大學資管系大學部畢業 銘傳大學資管系碩士班畢業 現任職於 Google Camera Engineer 104年~106年 Software Engineer at HTC 103年01-06月 Mobile Engineer Intern at Gogolook Co. Ltd 102-103年 交通大學-探空火箭計畫 Remote Sensing Data Visualization |
|
靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
銘傳大學 資訊管理學系巨量資料管理組(桃園校區) |
|
|---|---|---|
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%
|
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%
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。
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。
10%
系統運作：評估與分析系統的運作方式、效能，考慮運作成本與效益，制定系統運作可改善或調整的方式。
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%
運作分析：分析特定需求並規劃合適的運作流程，運用技術調整、組裝、設定設備，讓設備及系統正常運作。
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%
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。
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%
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。
5%
專注力：投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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%
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%
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%
社會覺察與合作：覺察並理解他人的感受或想法，並調整自己的做法，配合他人來完成任務。
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%
|
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%
|
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。
15%
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。
15%
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。
15%
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。
15%
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%
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%
|
