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輔仁大學 統計資訊學系 |
逢甲大學 統計學系大數據分析與市場決策組 |
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| 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
數理化學群
數據統計學類 |
| 所在校區 |
校本部 242062 新北市新莊區中正路510號 |
校本部 台中市西屯區文華路100號 |
| 學系特色 |
在「做中學」及「全人教育」的理念下，本系教學特色為「由生活中領會統計」，研究著重為「將理論轉化實踐於實務」，在服務上則強化「與產業之產學合作互動」，在輔導上強調「品德教育及生活輔導」。 |
逢甲統計『大數據分析與市場決策組』是兼具統計系學士班、統計與精算碩士班架構完整的統計系所。全力培養具有完整統計素養的專業人士，並提供不斷高深學習的學程與環境。大學部、碩士班課程以多項專業分組，培養同學擁有多樣專業能力，以期待同學生涯多元專業發展。訓練設計包括基礎數據分析、撰寫程式及解釋分析結果，導引並鼓勵同學進行跨系修課，提供學生就業或深造諮詢，確保在校學習多樣與彈性，因應瞬息萬變的網路通訊時代。 |
| 學科意涵 |
統計資訊系主要著眼於統計與資訊兩個領域相關科目的學習與整合，讓學生具備由資料庫、網路、及抽樣調查等方式獲取資料並擷取訊息的能力；從而能與資料科學及大數據等領域接軌。 |
統計學是一門透過蒐集、 整理、 分析、解釋資料之學科。 透過學習統計學，同學將可對日常生活、工作各行各業裡所產生之數據能有良好之認識，並透過習得之技巧對資料加以分析解讀找出有用的訊息，合適的幫助解決大環境下所產生的問題。 |
| 學習方法 |
1. 數據分析實務：運用Python, R, SAS, SPSS, SQL 等資料分析相關軟體，實際進行資訊擷取所需的相關步驟，包括資料的收集與管理、資料探索與視覺化、統計建模或機器學習分析等。 
2. 資料分析理論：了解數據分析之相關理論依據及基本概念，包括統計學、微積分、迴歸分析及實驗設計與分析等。 
3. 專題實作：在與指導老師討論後，選擇主題，運用所學來解決相關問題，透過專題發表，展現成果。 |
問卷調查法：設計問卷，進行並利用統計方法分析調查結果 。 圖解:問卷設計樣式 版權:逢甲大學統計系自有照片 
統計數據分析：運用統計工具分析資料庫、資料擷取與運用。 圖解:數據分析結果圖 版權:逢甲大學統計系自有照片 
專題實作：透過一特定題目與他人進行團隊合作實作，除了考驗專業能力也培養與他人合作溝通的協調，並將專題實作結果寫成書面報告與口頭發表。 圖解:分組討論情況圖 版權:逢甲大學統計系自有照片 
成果展示：透過口語發表或以海報形式分享。 圖解:專題發表會結束大合照 版權:逢甲大學統計系自有照片 |
| 高中階段可以準備的學習方法或方向 |
建議同學可以精進與資料科學相關的課程，如高中數學或資訊科技等課程。 |
統計學系為搜集整理分析解釋資料的科學，為讓高中有學習準備的方法。觀察目前大數據時代與網際網路發達，建議高中生學習時可以輔佐網路查詢，學習前備知識，也可參照網路的初級程式語言，進行探索式學習基本指令語法，呈現初步結果。 |
| 與相關科系之異同 |
統計資訊系統合了分析資料所需的統計及資訊領域相關知識，讓資訊擷取能更實務。 |
統計跟數學比較類似，但是統計是應用科學，講究應用數據方法來分析歸納解決問題，數學系(或應數系)偏向基礎科學比較深入，統計系著重應用涉略各種數據分析。 |
| 生涯發展容易誤解之處 |
精算師為本系相關之出路，但本系不全然為培育精算師而設計，有意考取精算師的學生需自行修習其他課程以補不足。 |
統計系只會算數學出路不廣。 |
| 學習方法容易誤解之處 |
本系為輔仁大學管理學院下之一系所，與其他理工學院之統計系除了在課程結合資訊科目之外，還包括了一般商管所需之基本知識，如會計學、經濟學及管理學等。 |
容易誤以為統計單純學習數學公式推導，及圖表製作，而不知統計還有學習問卷設計調查，程式設計，統計套裝軟體使用與商業數據分析的報表解讀，及跨領域團隊合作(精算、計量財務、中醫、行銷、AI人工智慧等...)。 |
| 補充提醒與說明 |
目前報章雜誌常提及的大數據或人工智慧等領域，因內容涵蓋範圍廣大，非任一系所可全面包括，但本系統合統計及資訊，學生會修習相當多相關的課程，為大數據或人工智慧的重要相關科系。 |
結合學系專業特色規劃市場調查與決策領域的發展方向，透過課程徑路圖引導學生修課。而大一新鮮人計畫及大四畢業專題，透過「做中學」培育在市場調查及大數據分析的能力。大二、大三提供基礎數據分析、撰寫程式及解釋分析結果的能力外，配合學校推動CDIO的融入深碗專題及主題式學習的方式，取得市場調查與決策所需技能與知識，並以創新及跨領域為大數據分析與市場決策的實踐平台，培養學生設計思考、跨領域溝通與團隊合作的能力 |
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逢甲大學 統計學系大數據分析與市場決策組 |
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| 核心課程地圖 |
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| 專業選修課程 |
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| 特色課程 |
未上傳圖片 資料採礦資料採礦為一門將一些新興的資料訊息擷取方法做介紹的課程。包括了決策樹，類神經網路，及關聯法則等近來功能卓越且被廣泛應用的方法。 未上傳圖片 資料探索與資訊視覺化由於資料來源日益眾多，資料量及複雜性增加，資料探索及資訊視覺化介紹如何將獲得的資料進行整理，資料基本資訊的探索，並把這些資料的訊息以圖形，搭配各式顏色，標記，圖層等技巧加以呈現。 未上傳圖片 專題研究專題研究為針對一議題，由指導老師帶領一組學生，運用在統資系的所學，以一年的時間實際進行議題相關的討論，研擬解決方法，將整個結果以小論文的方式呈現，並公關發表。為將大學所學加以整合應用的重要特色課程。 |
商業數據分析本課將介紹基本資料整理、描述與檢定方法，並配合相關Excel、SAS或SPSS等套裝軟體之運用；內容含調查資料常用之商業統計資料探查方法並著重於軟體之應用及報表的解讀。 圖解:小組成果報告發表 版權:統計系自有照片 
調查設計與分析主要內容為學習調查過程之所需的設計方法、抽樣方法及分析方法，包括抽樣設計的步驟及問卷設計所需注意的事情及其優缺點、調查誤差及處理未回答問題，並討論常用於分析調查資料的類別資料分析及多變量分析的方法。 圖解:問卷調查內容檢討調整 版權:統計系自有照片 
PYTHON程式設計與統計分析本課程介紹PYTHON程式的基本技巧與其在統計資料分析上訓練。 內容包含程式編輯所需要的基本演算概念 (變數、迴圈、函數)，同時也將透過教材上所提供的範例與網路資料庫所搜尋的實際資料透過python編程技術進行整理與分析。 圖解:PYTHON系統使用畫面 版權:統計系自有照片 
機器學習預測和機器學習是數據科學家和數據分析師最常見的任務。本課程將涵蓋預測函數的建構與應用；以及提供基本概念，如訓練、測試數據和過度學習；並推出一系列基於統計模型與演算法的機器學習方法，含分類樹、樸素貝氏與隨機森林。 圖解:數據資料畫面 版權:統計系自有照片 
資料庫管理本課程主要介紹資料庫觀念，並且講解結構化查詢語言(Structured Query Language, SQL)。學習完本課程後，學生將可運用一般資料庫(如Oracle, MySQL, Access)的SQL語法，其中包括如何執行DDL、DML、DCL等語法管理資料，如此方可遂行後續的統計分析。 圖解:上課操作系統畫面 版權:統計系自有照片 |
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| 適合從事工作 |
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| 系友生涯 |
未上傳圖片
饒志堅內政部統計處處長 內政部統計處處長 未上傳圖片
龔明鑫經濟部次長 經濟部次長 未上傳圖片
吳大松花王股份有限公司總經理 花王股份有限公司總經理 未上傳圖片
陳玉英科技部統計學門召集人 科技部統計學門召集人 未上傳圖片
郭哲佑鮮乳坊創辦人 鮮乳坊創辦人 |
圖解:劉人楷 版權:劉人楷
劉人楷 精算師於1995年畢業於統計系碩士班，高中時對運用數學來計算概率等題目相當有興趣，並涉略自學統計及財務理論分析並量化未來不確定之風險評估與降低未來事件的不確定性的相關知識，大學時期及努力設定目標往精算考試邁進，在研究所期間已考過美國精算師認證的數個科目，畢業應徵同時獲得數家企業提供工作機會。 先後在1995~2003擔任國泰人壽數理部副科長，2003~2004 台灣人壽商品企劃部經理，2004~2007 大都會人壽MetLife商品發展部經理，2007~2008 台灣人壽策略規劃部經理，2009~2015擔任 友邦人壽AIA商品開發部資深經理， 2015 至今法商法國再保險公司技術總監 深獲公司好評。在精算職業發展的路上感謝當年老師栽培。 
圖解:銀行資料科學家統計軟體工具 版權:自製
林竑志 資料科學家於2005年畢業於統計系學士班，在高中期間較喜歡數學等課程，知道統計學為資料分析的基礎，在資料科學中扮演重要⾓⾊，大學時期參與系上老師的團隊，得知機器學習在銀行業務可應用在了解信⽤卡盜刷專案刷卡異常。大學參加數據分析比賽經驗豐富 。 先後在2013~2014 SAS 擔任實習講師，2014~今 玉⼭銀⾏ 智能⾦金金融處 資料科學家。 「每周要跟管理業務的負責人吃兩次飯，最起碼兩次，這就是你的 KPI。」 商業敏感是要靠「混」出來的，它並不會憑空出現。更一般性來說，數據部的⼈要和業務部的⼈經常在一起，不只是一同開會，更要一起喝茶、 吃飯。深獲公司好評。在統計學習的路上感受到當年老師高度的要求造就他現在良好的工作態度。 
圖解:國泰日記 版權:自製
程彩虹 經理於1996年畢業於統計系學士班，1998年畢業於統計系統計與精算研究所應用統計組。 以一個人心有多寬，路就有多寬與喜愛數理統計方式正面思考的態度就讀了逢甲統計學系，大學期間抱持著凡事皆正面能量永不變的態度來面對自己的學習與就業挑戰。 先後在 1998-1999 中央研就院擔任調查研究工作室助理， 1999-2000 SPSS軟體公司擔任統計軟體工程師，2001至今在國泰人壽 就職，目前擔任人力資源部任用發展科經理。 如何看待自己的工作:只是為了上班賺錢過生活，不必太在意，或是充滿學習機會，要好好把握! 只要每天把自己的事做好，對於自我價值肯定，往往存乎一念之間。 |
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輔仁大學 統計資訊學系 |
逢甲大學 統計學系大數據分析與市場決策組 |
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多元能力 |
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。
15%
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。
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%
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%
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%
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%
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。
5%
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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%
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。
15%
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。
15%
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。
15%
空間定向：能覺察環境、物體與自己的相對位置，辨別出方向、維度，想像物體在移動或重新排列後的外觀。
10%
同時多工：能同時接收多個訊息，切換心力在不同的訊息組合。
10%
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。
10%
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%
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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。
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。
20%
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。
20%
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。
20%
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。
20%
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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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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