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靜宜大學
資訊傳播工程學系
靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
所屬學群 資訊學群 大眾傳播學群
資訊傳播學類
資訊學群 數理化學群
數據統計學類
所在校區

資料準備中

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學系特色

本系於 93 學年度設立,主要培育資通訊技術與應用人才,以多媒體及新興技術與應用為發展主軸,包括遊戲技術、多媒體應用、元宇宙互動科技、人工智慧、創新應用等資訊領域。本系所課程設計為理論與實務並重,並融合人工智慧輔助工具,發展學生潛能與團隊合作能力。學生畢業前除必修課程外,學系有產業實習課程,協助藉由實習累積實務經驗,期與產業界接軌,以提升學生專業能力與就業競爭力。

【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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學科意涵

本系以資訊科技和理論為基礎,整合資訊科技(如程式設計、IoT、人工智慧)、數位媒體設計(如遊戲、動畫)與創意思考以產生多元型態的訊息(如圖像、聲音、文字),經過編製、加值或典藏等過程,透過多元傳播管道(如虛擬實境、數位雙生、人機互動)以提供數位內容與多媒體資訊服務給大眾,以達到特定的溝通、交流與互動目的。

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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學習方法
高中階段可以準備的學習方法或方向

自主學習:本系課程包含理論與實務,具備多元選修課程。因此,除了上課聽講外,必須妥善規劃自我學習時間,以投入課程內容的討論或實作。或可以培養程式實作或繪畫能力,並多加練習。
合作學習:本系強調跨領域整合學習,且多數課程以實務實作為主,因此除了個人能力養成外,亦注重團隊成員能力組合,強調小組討論與合作精神。學生可以在高中階段,培養小組合作經驗,了解小組合作的過程、扮演角色以及個人職責。

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

與相關科系之異同

本系隸屬於資訊學院,與大眾傳播是完全不同的領域及內涵。本系學生畢業後將具有基礎程式設計及資訊技術應用能力。而本系除要求基礎程式設計能力外,更整合藝術設計與多媒體技術,培育學生基本美學素養並強調學生實作能力與實務經驗。
相較於其他科系,本系能具備資訊工程的電腦技術與軟體設計力,大眾傳播的媒體運用力與設計學系的設計創作力。


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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。

生涯發展容易誤解之處

資訊傳播工程學系常被誤解為畢業後只能到遊戲產業或傳播媒體工作。本系提供資訊技術與設計跨領域的專業訓練,涵蓋互動科技、數位設計、物聯網、人工智慧、數位傳播之整合訓練,發揮所長至遊戲設計、軟體開發、互動科技創作、智慧數位雙生應用等重要產業。

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).

學習方法容易誤解之處

本系以動畫遊戲開發及數位內容設計為主軸,包含媒體應用與資訊技術整合。因系名有"傳播"二字,學生常誤以為本系為傳統大眾傳播相關科系,本系有攝影棚及錄音室等設備,用以輔助學生跨領域創作所需,主要仍著重智慧互動技術、遊戲程式開發及動畫設計邏輯,其中包含數理基礎知識運用、程式撰寫開發及數位媒體創作設計。

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。

補充提醒與說明

本校提供多項獎助學金,鼓勵學習表現傑出與協助清寒學生就學。學院設有多元學生自學團體,培養學生跨域互助學習創作。
系上具備完善AR/VR、動作捕捉、人工智慧等學習資源與環境,提升學生專業實務能力。此外,本系所屬資訊學院每年皆舉辦企業實習徵選,除提供畢業即就業機會,強化產業接軌並提升學生實務經驗。詳細內容請參見本系系網。
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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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資訊傳播工程學系
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資料科學暨大數據分析與應用學系
核心課程地圖
  • 大一必修
    • 程式設計
    • 進階程式設計
    • 資訊數學
    • 資訊傳播導論
    • 數位設計基礎
    • 網頁設計概論
    • 計算機概論(一)(二)
    • 離散數學
  • 大二必修
    • 數位媒體設計
    • 線性代數
    • 數位作品實作(一)
    • 網頁前端程式設計
  • 大三必修
    • 機率與統計
    • 演算法概論
    • 系統分析與設計
    • 數位作品實作(二)
    • 作業系統
    • 專案實作(一)
  • 大四必修
    • 專案實作(二)
  • 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
專業選修課程
  • 資訊專業
    • 資訊專業主要培養進階資訊技術能力,相關課程包含:資料庫管理、資料庫系統實作、行動應用軟體開發、資訊安全導論、人工智慧資料分析實務、網路系統建置實務、進階行動應用軟體開發
  • 網頁開發
    • 網頁開發領域課程包含:動態網頁設計、人機介面與使用者經驗設計、軟體開發與維運
  • 數位設計
    • 數位設計領域涵蓋:色彩學、設計素描、視覺傳達、數位插畫與動態繪本創作、設計美學、創意設計、當代動漫美學與文化、藝術視覺心理學
  • 遊戲與動畫
    • 遊戲與動畫領域包含:遊戲企劃、2D遊戲設計、3D遊戲設計、遊戲式學習、2D基礎動畫設計、3D電腦動畫、進階3D電腦動畫
  • XR與互動
    • XR與互動領域包含:擴增實境互動開發、虛擬實境體感開發、物聯網互動設計入門、科技互動藝術、數位媒體行銷與經營
  • 影音創作
    • 影音創作領域包含:數位影音處理、音樂初階實作、劇本設計、視覺特效開發、配樂與影像氛圍、數位特效與影像美學、新媒體藝術論
  • 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
特色課程
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資訊傳播工程學系
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資料科學暨大數據分析與應用學系
適合從事工作
  • 其他資訊專業人員

    從事各方面的資訊專業工作。包含軟體開發工程師、(前端、後端、全端)網頁設計工程師、人工智慧應用開發工程師等。


  • 其他媒體事業人員

    從事結合資訊技術與媒體創作之東做,包含互動藝術設計、VR360全景虛擬實境應用開發等相關新媒體應用。


  • 遊戲軟體程式設計師

    依電腦遊戲之規則、故事性與趣味性,運用電腦系統之文字、聲光、音樂、圖片、影像及動畫,設計電腦遊戲軟體並負責修改、測試、偵錯及安裝等工作。


  • 多媒體/動畫設計人員

    藉由電腦或其他數位、電子工具來整合文字、圖片、聲音、影像等多項元素,製作成動畫、特效等產品。


  • 系統分析師

    透過分析使用者需求,了解存在的問題以及需要執行的任務,負責定義使用介面、程式編碼、切割功能模組以及系統規劃與分析,然後根據公司或客戶的目標建立適合的資訊系統。


  • 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。


系友生涯
靜宜大學
資訊傳播工程學系
靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系

多元能力

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%
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。
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%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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%
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% Complete
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% 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%
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%

性格特質

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%
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%
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。
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。
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。
10% Complete
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% Complete
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% 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%
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%


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