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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
銘傳大學
應用統計與資料科學學系大數據管理組(桃園校區)
所屬學群 資訊學群 數理化學群
數據統計學類
資訊學群 數理化學群
數據統計學類
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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應用統計與資料科學學系(簡稱,統資系),教育目標著重於培養具有『決策判斷力的大數據人才』。為順應大數據時代洪流,因應金融科技時代的人才需求,本系以大數據資訊為主軸,培育金融統計人才,厚實學生的專業資訊能力,並結合統計專業能力。統資系精心打造了大數據平台環境以及開源資料庫,為師生提供了統計實務環境。著重於金融科技市集應用面作為本系的發展特色,於107學年度大學部分2組招生:應用統計組,大數據管理組。

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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應用統計與資料科學學系是探討生活中資料訊息,經由統計分析實作程式的過程,訓練邏輯思維,進而達成解決問題及跨域整合應用的能力。 因應大數據時代的人才需求,本系擬以大數據資訊為主軸,培育資料科學探勘人才,著重於應用面作為本系的發展特色。強化大數據分析力,著重探索性資料分析與資料視覺化在大數據議題的應用。

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

數據分析,可適用的範圍非常廣泛,工業、醫學、農業、商業管理、財務金融等。工作場域為各行各業,包含政府機構與中大型企業等。且需要的工具為電腦軟體,另外,數據分析完可以與同事或客戶溝通的能力也必須具備。因此
1. 同學可多蒐集與自己興趣相關的產業趨勢與問題。
2. 多關心時事發展,積極參與社會活動。
3. 在高中階段可多參與邏輯訓練的課程。
4. 在高中階段可多接觸程式設計方面的課程。
5. 在高中階段可利用社團活動,來加強與同學溝通的能力,建立團隊合作的態度,如有可能擔任幹部,來尋練領導統御。

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。

本系大數據管理組加強大數據資料集的分析、挖掘訊息與視覺化的能力培養,並著重程式撰寫的訓練,注重資料分析和科學計算的養成,提供完整的大數據資料科學能力的訓練。與電腦資訊科學相關學科,例如資訊工程、資訊管理等相關。但資訊工程重視電腦科技技術與軟硬體的設計,亦創造技術的突破與革新。而資訊管理則偏重資訊在管理上的應用。與數學系、統計系相比,本系著重在大數據的應用面上。

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).

統資系以後不能當會計師;
統資系不只能當保險業務;
統資系畢業不只能走商管行銷類;
大數據管理是未來的發展趨勢,各種領域均有需求,適用於各大企業、機構與政府部門。

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。

統計非數學;統計非會計;
統計不只是按計算機是跨領域的學類;
大數據核心為機器學習、資料庫應用,資料探勘、AI等領域,會寫程式才可解決問題。

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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本系所任課教師專長類別相當多元,主要為理論及應用科學,本系擁有全國統計陣容最齊全的師資與課程,旨在訓練學生的統計分析能力,培育統計專業人才,將大數據資料科學應用到各個領域。大數據組強調能回應工商業需求、洞察分析專案,有能力應用資料庫、進行視覺化分析評估、執行資料探勘、以及機器學習等建模的方法並開發為系統。

學系聯絡方式

電話:(04)26328001分機15051

信箱:pu20250@pu.edu.tw

電話:(03)3507001分機3251

信箱:gen@mail.mcu.edu.tw

靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
銘傳大學
應用統計與資料科學學系大數據管理組(桃園校區)
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
    • 資料科學概論
    • 程式語言
    • 金融概論與職業道德
    • 統計學(一、二)
    • 微積分(一、二)
    • 經濟學
  • 大二必修
    • 金融科技概論
    • 會計學
    • 抽樣調查
    • 線性代數
    • 統計資料庫
    • 應用迴歸分析
    • 應用程式設計
  • 大三必修
    • 探索性資料分析與視覺化
    • 應用多變量資料分析
    • 實驗設計
    • 應用類別資料分析
    • 資料探勘
    • 統計資訊專題研究(一)
    • 金融科技工作坊(一、二)
    • 網際網路資料庫設計
  • 大四必修
    • 統計資訊專題研究(二)
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
  • 財務統計學分學程
    • 課程如:線性代數、應用機率論、財務管理、投資理論與決策、財務報表分析、數值分析、財務經濟學、計量經濟學(一)(二)、財金資料分析、期貨與選擇權、金融市場(英)、時間數列分析、投資組合分析、衍生性金融商品、利率匯率預測等。
  • 大數據統計學分學程
    • 課程如:抽樣調查、實驗設計、統計套裝軟體、應用統計計算及繪圖、機率與統計、離散數學、資料結構、作業系統、統計學(一)(二)、程式設計(一)、統計資料庫、資料庫系統、資料庫管理、資料探勘、資料倉儲、電子商務實作、區塊鏈基礎原理與實務等。
  • 應用統計學分學程
    • 課程如:市場調查、線性規劃、品質管制(一)、資料探勘、無母數統計、時間數列分析、應用多變量資料分析、醫學資訊、財務管理、財務報表應用、利率學、行銷管理、行銷研究、可靠度方法、線性代數、管理數學等。
特色課程
靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
銘傳大學
應用統計與資料科學學系大數據管理組(桃園校區)
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。


  • 市場調查/市調分析

    執行各類調查研究專案,負責搜集市場情報與資料,並產出分析報告供管理者參考。


  • 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。


  • 資訊助理

    協助資訊專業人員從事系統發展、程式設計、資料處理、資料庫管理等資訊相關工作。


  • 品管/品保工程師

    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。


  • 金融投資人員

    負責對當前及未來的經濟及財務性質進行研究分析,擬定企業投資計畫,亦負責記錄及資料處理公司的收入記錄如債券利息、股票紅利、抵押貸款之分期還款金額及不動產租金收入等資料。


系友生涯
靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
銘傳大學
應用統計與資料科學學系大數據管理組(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% 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%
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。
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。
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。
15% Complete
15%
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%
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%
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%
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%
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%
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%

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,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
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%
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%
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。
15% Complete
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% Complete
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% Complete
15%
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%
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%


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