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國立東華大學 應用數學系統計科學組 |
國立成功大學 統計學系 |
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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 |
壽豐校區 974301 花蓮縣壽豐鄉大學路二段一號 |
校本部 701 臺南市東區大學路1號 |
| 學系特色 |
你在本系可以同時學習數學及統計的專業。 |
統計是讓數字說話的科學，在資訊爆炸的今天，統計資料分析結合電腦科技，已成為提昇經營管理績效和各領域研究上不可或缺的工具。大數據狂潮席捲全世界，《哈佛商業評論》更將數據科學家譽為「21世紀最性感的職業」。統計系已連續3年在統計領域榮獲全球百大科系之美譽，107學年度奉教育部核准成立數據科學研究所，成大統計系及數據科學研究所將繼續深耕、茁壯，以培養具備大數據分析能力的統計專業人才為使命。 |
| 學科意涵 |
統計科學是資料科學的重要核心-研究資料的測量、蒐集、整理、歸納和分析,進而建立解釋/預測模型,並總結為主題領域中的理解架構與決策參考·它廣泛地應用在各門學科,諸如工商業/政府決策乃至網路虛擬世界的建構規劃.隨著大數據時代來臨,統計科學更逐漸演化發展,與資訊、計算等領域密切結合,是資料科學中的最重要主軸之一。 |
什麼是統計? 統計就是「資料分析」，無論高科技業、商業﹑金融業﹑資訊業甚至醫療界都有無數的資訊，都會牽扯到數據與資料分析。本系涵蓋統計所與數據所，師資涵蓋各式各樣數據分析專業。本系結合師資、設備，加強發揮「統計諮詢中心」、「調查統計研究中心」、「工業統計實驗室」、「管理工作室」及「資料採礦研究室」之功能，以展現本系之特色，使統計的發展 |
| 學習方法 |
演繹推理法: 從謂之前提的已知事實，利用嚴謹的邏輯論證方法，必然地得出的結論。 如數學導論、微積分、線性代數、高等微積分、機率論、數理統計、隨機模型、實變數函數論等多項課程，都需要使用演繹推理法來學習課程內容，除了要能敘述定理的前提與結論，也必須利用嚴謹的邏輯論證方法，證明其為真，並須注意各種反例。 圖解:無 
統計模型分析課程：迴歸分析、精算學、時間序列、隨機模型、實驗設計。這方面課程的背景科目有微積分、線性代數、基礎機率、統計學、統計軟體與實務應用、數理統計等課程。建議要主動閱讀原文書、深入學習相關模型理論、實際進行資料分析、模型配適、撰寫報告，詮釋分析結果等工作，並主動自行補充相關背景知識。 圖解:無 
自主學習與團隊學習：除了老師課堂引導教學，亦仰賴學生主動探索資源，完成個人實作作業與團隊合作的計畫報告。這方面的課程如數值方法、軟體實作與計算實驗、統計軟體與實務應用、統計學、迴歸分析、專題製作等等，往往需要實際撰寫電腦程式進行科學或統計計算、資料分析、統計繪圖並以文書排版軟體編寫報告以呈現結果。 圖解:無 |
未上傳圖片 大一的必修課程微積分、統計學、線性代數都是基礎課程，都和數學有關。資料分析要借助電腦的計算，所以需要俱備利用電腦寫程式的能力。 圖解:大一的必修課程微積分、統計學、線性代數 未上傳圖片 課本和課程內容都會以英文為主，所以英文很重要。 未上傳圖片 資料分析要借助電腦的計算，所以利用電腦寫程式的能力須俱備。 |
| 高中階段可以準備的學習方法或方向 |
在高中的數學相關課程段落中，進行 瀏覽、閱讀、回想、實作、檢討、說明講解 並 創寫該段落內容的 |
1. |
| 與相關科系之異同 |
國內各大學統計系都設在的管理學院，另有少部分大學(應用)數學系設有統計(科學)組。相對於管理學院下的統計系，(應用)數學系統計(科學)組除了規定高等微積分與線性代數為必修課，另外也提供較多的機率或演算法等方面的課程。譬如本系就有機率論、隨機模型，隨機過程，數值方法、軟體實作與計算實驗、統計軟體與實務應用等課程，這些課程有助於您使您具備跨領域學習能力，及同時具備統計與資訊科學的專長。
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電機系是寫程式驅動機器工作，資訊系是寫程式架設網頁系統平台，統計系是寫程式分析資料。 |
| 生涯發展容易誤解之處 |
高中生常誤解本系畢業生限於中學數學教育相關工作。唯當今社會許多科學研究，甚至於工商業及公共政策擬定，都需要蒐集和分析資料，以便提供決策時所需之訊息。隨著大數據時代來臨，統計逐漸與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學重要主軸之一，所以本組畢業生出路非常具有多樣性，包含相關的跨領域應用、資料分析師等。 |
統計系是培養資料分析師/數據分析師/數據工程師/品管工程師，特別注意與會計師不同。 |
| 學習方法容易誤解之處 |
大部分同學常以為只要有算術能力便能學好本系課程，但這是不夠的，其實本系課程內容最常需要使用邏輯推理能力來理解，並以清晰的文字或口語能力來表達邏輯思維。又大部分範例會牽涉到函數的微積分運算或向量化表達，甚至是運用電腦進行科學運算或模型分析的並詮釋結果的綜合能力，而非中學階段所強調的算術能力。 |
資料分析需要有很強的數學底子和對資料的敏感度，此外也需要操作軟體轉寫程式協助運算與分析。因此，扎實的數學底子是必要的。未來才有能力對數據進行估計檢定與建模預測。 |
| 補充提醒與說明 |
相對於其他校統計系,本系統計科學組提供較多的機率或數學基礎相關課程。這些課程有助於未來學習跨領域課程或研究所相關課程,如運籌管理、財務工程、生物資訊統計。另外,本系亦提供數值方法、軟體實作與計算實驗、統計軟體與實務應用等課程,這些理論與實務並重的課程有助於您同時具備統計與資訊科學的專長。
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請上成大統計系網頁了解。 |
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國立東華大學 應用數學系統計科學組 |
國立成功大學 統計學系 |
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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 |
統計軟體與實務應用統計的實務應用中，常需要電腦軟體進行資料分析。本課程將介紹自由開源統計軟體，並介紹進行上述工作所常用之 R 函式與套件，及相關的工具軟體如 R Studio 與 R Markdown，以及網路社群網站如 Github, Stack overflow 學習資料分析、建模、詮解、報告的專案流程、。 圖解:無 
迴歸分析在許多科學研究中，人們常利用迴歸分析的方法探討連續型反應變數與若干解釋變數的關係。本課程將由簡單線性迴歸出發，陸續介紹複迴歸與變異數分析方法，時間夠的話再介紹可探討二元反應變數與解釋變數間關係的 Logistic Regression Model。使用統計軟體 R 來示範資料分析。 
實驗設計各個領域裡設計實驗的目標，常是要確定實驗可以顯示解釋變數對於反應變數的影響。要能如此，必須能就其他可能因子的影響先行排除或控制。本課程將介紹、探討實驗設計中最基本、重要的統計觀念及其相關分析方法。由簡單概念出發，探討設計實驗時應注意的問題；進而介紹對應之統計模型及相關分析方法。 圖解:無 |
未上傳圖片 資料科學導論資料科學是一門跨領域的學問，橫跨資訊工程、資料科學、人工智慧、統計學、社會科學、物理學、生物醫學、數學與物理學等，近年來由於各種網路資料越來越容易被取得，加上社群媒體輔助資訊流通快速，使得各種在過去已被解決的研究問題，如今均已被以網路分析之方法重新被描述並以更兼具效率和效能的方式被解決。 未上傳圖片 巨量資料分析主要在讓學生能透過講授學習和專題學習交替進行的方式，從真正實際問題產生的巨量資料，教導學生親手進行資料整理，學習領域知識和撰寫程式，透過小組討論合作，使用資料採礦、機器學習和統計方法進行分析，克服大量運算的困難，完成書面和口頭報告。 未上傳圖片 統計諮詢「統計諮詢」課程將學生分組討論實際遭遇的問題，有3至4位跨領域的老師一起參與討論，透過實際問題的討論，可強化系所專業授課品質，讓課程更有彈性，各專業領域的教師並可適時介入協助學生釐清問題，導正學生學習方向及學習目標，讓學生「從做中學」的方式，培養學生主動學習的態度。 未上傳圖片 程式設計培養未來俱有跨專業領域知識的學生，讓有修過基礎統計與計算機概論課程的同學，修完程式設計相關課程會使用統計相關軟體，學生有能力使用API Programming從雲端獲取經常性有更新的數據做資料分析。 |
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| 適合從事工作 |
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| 系友生涯 |
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張飛黃東華大學應用數學系85 級學士 國立交通大學應用數學系博士 曾任嘉義大學應用數學系專案助理教授 現職國立台灣師範大學僑生先修部教授 未上傳圖片
沈信漢東華大學應用數學系86 級學士 台灣大學財金研究所碩士 美國紐約州立大學水牛城分校財務金融博士 目前任職於國立中央大學財務金融學系副教授 研究專長：公司金融與公司治理 未上傳圖片
陳佩君東華大學應用數學系86 級學士 台灣大學流行病學研究所博士 靜宜大學統計資訊學系副教授 研究專長：機器學習與資料採礦、統計學習理論、生物資訊、生物統計、長期追蹤資料分析、貝氏統計 未上傳圖片
吳政訓東華大學應用數學系86 級學士 中央大學數學系博士 曾任職逢甲大學統計系助理教授 現職東吳大學財務工程與精算數學系助理教授 學術專長 : 財務數學、財務工程、隨機過程之統計推論 未上傳圖片
陳正傑東華大學應用數學系 87 級學士 東華大學應用數學系 91 級碩士 台灣大學數學系博士 中央大學數學系助理教授 研究專長：代數幾何 |
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楊宏培69 級楊宏培學長榮獲 110 年度傑出校友，佳世達科技股份有限公司醫療器材事業群總經理。 相關學經歷請上網查詢 未上傳圖片
吳惠信本系72級畢業系友，相關學經歷請上網查詢。 新竹物流總經理，相關學經歷請上網查詢。 未上傳圖片
王振安本系72級畢業系友，相關學經歷請上網查詢。 大鐸資訊公司總經理，相關學經歷請上網查詢。 未上傳圖片
許璋瑤前行政院主計處主計長／台灣證券交易所董事長 相關學經歷請上網查詢 未上傳圖片
楊欣洲中央研究院統計科學研究所研究員 相關學經歷請上網查詢 |
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國立成功大學 統計學系 |
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多元能力 |
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。
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%
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%
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%
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%
專注力：投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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。
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%
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。
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%
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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。
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。
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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。
5%
資源管理：分配及運用可支配的資源，調配人力、物力、資源運作的合理性、平衡性，發揮預期效益。
5%
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性格特質 |
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%
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。
20%
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。
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%
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。
20%
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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。
40%
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%
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%
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