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
靜宜大學
財務工程學系
所屬學群 資訊學群 數理化學群
數據統計學類
財經學群
財務金融學類
所在校區

資料準備中

校本部

43301臺中市沙鹿區臺灣大道7段200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).

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數位金融時代,具備跨域能力的金融人是全球金融業的發展趨勢,數位與智慧金融是目前金融業的重點發展方向。本系主要培育數位與智慧金融所需的金融+科技雙專業人才,課程設計涵蓋金融+資訊雙專業。生成式AI 融入課程,最重要的發展特色「就業模組」:金融+資訊+國際證照+企業實習=跨領域專業人才+高薪就業。隨著金融界生成式AI 人才需求俱增,畢業生均有不錯的起薪和發展,近年更常有企業直接向本系徵才。

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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。


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財務工程指運用資訊科技(如程式,資料庫技術,人工智能)、金融專業、工程數學及計量經濟等工具,產生財務分析和投資決策,改善傳統投資決策的偏誤,提高財務操作獲利績效。本系著重金融+資訊跨領域雙專業能力。

學習方法
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, 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

1.大學學習很重視自主學習的能力
在大學裡面很多科目必須靠學生的自主學習進行更廣泛及深入的理解及運用,
所以建議高中生培養廣泛及深入閱讀能力。
閱讀可以讓我們吸收更多課堂上沒有的知識,
也可以激發自己對很多事物的理解能力。

2.課堂撰寫筆記的學習方法
建議高中生培養在課堂上動手撰寫學習筆記的習慣,
現在手機/平板產品很方便 很多大學生習慣用手機拍照的方式來紀錄課堂的授課內容,
但如果改用手寫筆記,透過手腦協調,
可以讓我們對知識的理解更具像也更深入 之後更容易複習整理,提升自己的學習效率

與相關科系之異同

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。

「財務工程學系」與一般「財務金融學系」最大的不同:除了學習基本的金融知識,如:經濟學、會計學、投資學等科目,尚須學習利用資訊工具,如R軟體/Python、AI人工智能、JAVA程式、資料庫系統,分析財經數據,進而制定投資策略。「靜宜財務工程學系」著重於培養金融智能與資訊科技雙專業能力。(與相關學系異同如補充檔。)
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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).

1.精算師多數在保險公司工作,為保險公司作風險評估。財務工程學系培養金融+資訊雙專業,精算師是財務工程學系工作選項之一。
2.當工程師是財務工程學系出路選項之一。
3.風險管理是財務工程學科裡的領域之一。

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。

財務工程學系可能被誤解是學習機器設備(如:ATM)維護。本系課程涵蓋財務金融專業知識,並結合資訊訓練。如:利用R軟體擷取、處理及分析財經資料(如:股價、匯率),並將分析結果應用於財務實務問題。

補充提醒與說明

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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「財務工程學系」是少數培育金融+資訊+國際證照的校系,生成式AI在金融業的應用帶來了無窮想像,數位金融與跨域能力是全球金融業的發展趨勢。只要是對數位與智慧金融有興趣且願意學習的同學,無論是一類組(文法商)或二類組(理工);無論有無程式或財經相關活動經驗,均能在本系零基礎課程設計學習有良好的學習成果。

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資料科學暨大數據分析與應用學系
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財務工程學系
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
  • 大一必修
    • 商用數學(一)(二)
    • 經濟學(一)
    • 會計學(一)
    • 計算軟體
  • 大二必修
    • 機率論
    • 統計學
    • 財務管理(一)(二)
    • 期貨與選擇權
    • 計算機程式設計(一)
    • 線性代數(一)(二)
    • 生涯規劃與職場倫理講座
  • 大三必修
    • 投資學
    • 資料探勘
    • 財務工程(一)(二)
    • 應用數學
    • 職涯講座
  • 大四必修
    • 財務金融專題研討
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
  • 金融管理課群
    • 數位金融所需的金融管理相關知能課程供選修,例如:財務金融概論、財務報表分析、賽局論、商業智慧、貨幣銀行學、 R與Shiny Web應用程式設計、 企業永續專題研討……等課程。
  • 金融資訊與大數據課群
    • 金融人工智能(Financial AI)所需相關知能課程供選修,例如:資料視覺化、金融與生成式人工智慧、財務資料分析、機器學習、資料庫管理、大數據財務、深度學習、金融科技的股市應用……等課程。
特色課程
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資料科學暨大數據分析與應用學系
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財務工程學系
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。


  • 金融專業人員

    在金融、投資相關企業、組織或部門中,從事有價證券受託買賣,如股票交易、期貨及選擇權等相關金融商品。


  • 理財專員

    運用專業理財知識提供客戶理財規劃的建議及操作。


  • 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。


  • 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。


  • 資料庫管理人員

    從事設計、開發、控制、維護及安全管理等工作,以維護資料庫正常運行。


系友生涯
靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
靜宜大學
財務工程學系

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

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。
15% Complete
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。
15% Complete
15%
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。
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%
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%
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。
5% Complete
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