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靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
亞洲大學
資訊工程學系(智慧電子組)
所屬學群 資訊學群 數理化學群
數據統計學類
資訊學群 工程學群
資訊工程學類
所在校區

資料準備中

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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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亞洲大學資訊工程學系主要是在培養具有人工智慧、雲端計算、大數據、智慧電子、電腦網路、物聯網及生物醫學之理論基礎及應用的人才。

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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本系屬「資訊」跨「工程」 學群,「資訊工程」學類。亞大資工系除了提供基礎與核心課程之外,特別因應最新的科技趨勢與脈動,開設了專業特色學程。

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

邏輯思維:判斷一個觀念跟另一個觀念的差異。
運算思維:運用工具分析各類資料。
獨立思維:針對教學個案,培養解決問題的能力。
團隊合作:同學之間的互相幫忙。

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。

資工系是軟體程式的創造者

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).

資工系學生畢業只能寫程式?當程式設計師?其實,那只是眾多職業中一項而已,你也可以從事資料庫、虛擬化、備份、儲存、資訊管理、專案管理、商業智慧、銷售等工作,有很多的工作需要不同的思維。

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。

程式設計雖然是資工的必修課程,但寫程式並不是最終的學習目標,更重要的是要學習電腦科學的思維模式。寫程式只是其中一種用來解決問題的工具,重要的是解決問題的思維。

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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資訊工程領域涵蓋極廣,常見的相關科系即有近十種,有必要進一步劃分專精領域方便學生學習。本系因此就資訊工程最核心的本質著眼,將本系專業分組。這樣的規劃縱向具深度學習效果,橫向可培育跨領域之視野,學生除了修習本組內的專業學科之外,也可以選修他組的課程。

靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
亞洲大學
資訊工程學系(智慧電子組)
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
    • 基礎程式設計
    • 進階程式設計
    • 資訊數學
    • 機率與統計
    • 線性代數
    • 離散數學
  • 大二必修
    • 人工智慧概論
    • 視窗程式設計
    • 計算機網路概論
    • 網頁系統開發
    • 資料結構與演算法
    • 數位邏輯
  • 大三必修
    • 畢業專題(一)
    • 畢業專題(二)
    • 資料庫系統概論
    • 作業系統概論
    • 微處理器與嵌入式系統
  • 大四必修
    • 資訊研討
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
  • 人工智慧
    • 資料科學
    • 機器學習
    • 大數據資料處理
    • 深度學習
    • 雲端服務
    • 生成式AI
  • 智慧電子
    • 電子電路
    • 感測原理
    • 數位通訊
    • 網際網路實務
    • 無線網路
    • 智慧物聯網
特色課程
靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
亞洲大學
資訊工程學系(智慧電子組)
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。


  • 軟體工程師-應用軟體類

    分析使用者需求,並開發出軟體解決方案。 為電腦所需之應用軟體或特殊公用程式,進行開發、創建和修改。 為客戶設計軟體或客制化軟體,以達成最佳化作業效率。 在某一應用領域內,負責分析和設計資料庫系統,可獨立作業,或以團隊成員的身分來協調整體資料庫的開發工作。 可管理一群程式設計師。


  • 軟體工程師-作業系統類

    為醫療、工業、軍事、通訊、太空、商業、科學及一般電腦應用等領域所需用之作業系統層級軟體、編譯器和網路供銷軟體,負責研究、設計、開發、測試等工作。 制定操作規格書,訂立並分析軟體需求。 設計嵌入式系統軟體。 善於運用計算機科學、計算機工程、數值分析等相關的原理和技術。


  • 資料庫軟體程式設計師

    接獲軟體開發工程師或其他人員所制定的功能規格書後,進行後續開發作業。 將設計出的程式碼、表格和腳本等,組成應用系統讓電腦運作,並加以測試及修改。 為特定檔案、資料和資訊,開發和編寫出電腦程式,以提供儲存、尋找和檢索等功能。 可能輔助軟體開發工程師進行使用者需求分析及設計軟體解決方案等工作。


  • 資料分析與App程式開發

    分析使用者需求,並開發出軟體解決方案。 為電腦所需之應用軟體或特殊公用程式,進行開發、創建和修改。 為客戶設計軟體或客制化軟體,以達成最佳化作業效率。 在某一應用領域內,負責分析和設計資料庫系統,可獨立作業,或以團隊成員的身分來協調整體資料庫的開發工作。 可管理一群程式設計師。


  • 資訊系統工程師

    能夠針對複雜的應用系統問題、系統管理困難或網路連線困擾,進行解決方案的設計與開發。 執行系統管理和功能整合等工作。


系友生涯
靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
亞洲大學
資訊工程學系(智慧電子組)

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%
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。
20% Complete
20%
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。
15% Complete
15%
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。
15% Complete
15%
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。
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。
5% Complete
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% 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%

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。
25% Complete
25%
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。
25% Complete
25%
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。
25% Complete
25%
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。
25% Complete
25%


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