ColleGo! 大學選才與高中育才輔助系統 
國立東華大學
理工學院大數據科學國際學士班
國立東華大學
應用數學系統計科學組
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
所在校區

壽豐校區

974301 花蓮縣壽豐鄉大學路二段一號

壽豐校區

974301 花蓮縣壽豐鄉大學路二段一號

學系特色

本學士班是由本院資訊工程學系,應用數學系 (數學科學組、統計科學組) 共同組成的的資料科學學習環境。 這樣的主軸,相當符合當今資料科學四大主幹:數學/統計、資訊科學、(專業)領域學科、溝通傳播。另外國際班的學習環境可以讓學生有更接近業界/學界的資料科學界面,讓後續的就業/研究/發展都有優先的起點。

你在本系可以同時學習數學及統計的專業。
教師各有研究專長並富有教學熱忱,電腦教室及軟硬體設備完整,學生將在一個良好支援網絡的環境下學習紮實的統計科學組課程,獲致資料科學的核心基礎與建構機率/統計模型之能力,以及模型分析與數據分析的實作技能。在這個網絡中,教師擔任導引與教練角色,透過優良獎學金及數小天地輔導機制,以及專題製作等課程促成學生的學習成長與彼此學習互助。

學科意涵

學系關鍵字:#數據科學;#data_science, #AI #machine_learning
這個領域正在蓬勃發展演化--目標是創造與學習相關的知識與作法,使得能:
有效、聰敏地使用資料,透過探索/建模/理解詮釋/傳達溝通,提供決策建議,領域觀點建構。最重要地,解決問題。

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。

學習方法
高中階段可以準備的學習方法或方向

*聚焦/長期,保持好奇心的深入學習:挑一個自己有興趣的主題,如運動、網路遊戲、動漫、美妝、美食,追蹤,理解相關背景知識與關鍵問題。

*回到原點:相關報導、資訊的原始資料與圖表研讀與判斷。以存疑存敬的角度,審視這些內容的適切性與其侷限。他們說的是對嗎?什麼時候、什麼狀況、什麼範圍是對的?

*拓展、溝通、連接:將自己的學習心得整理成短篇報導/報告,以如Podcast, Youtube 或其他方式公開發表,與同學/朋友交換意見,整合意見修正後以如PodCast, Youtube 方式上傳上網。

*實做/了解/學習資料處理工具,如資料分析軟體 R, Python 與其套件使用,背後學理/學科。

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
題目,與同學交互練習,講解,討論。這樣的持續訓練將有助於前述方法/能力的培養。也可參考本系教師給同學的一些建議
https://chtsao.gitlab.io/stat22/posts/learn/

與相關科系之異同

對這個問題的第一個理解是:這並非一個關鍵問題。目前的資料科學家、相關工作者,乃至於一般職場中的人,其主要工作都可歸納為——找出問題、理解問題、解決問題。問題並不受限於特定學科或系所。同樣是資訊工程或資料科學系,核心課程可能有所不同,更何況每位學生的學習路徑和修課選擇也會不同。簡而言之,這個系所的名稱大體上符合現今相關領域的課程與學習內容。具体來說,應用數學、統計、資訊科學、資料科學等學系皆涵蓋類似

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。
下載詳細資料

生涯發展容易誤解之處

中小學教師或公職人員是選項,但應該不是優先選項。

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。

學習方法容易誤解之處

在這個領域中,計算能力,特別是對計算速度的要求,或是快速解題的技能,雖然能反映對相關內容的熟悉度,但並非學習的核心重點。快速地獨立完成一個程式碼撰寫,雖然可以當作一種評量指標,但也不是最終目的。真正重要的是培養處理真實世界問題的能力,而非僅僅追求完成練習題的熟練度。

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。

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。
下載詳細資料

國立東華大學
理工學院大數據科學國際學士班
國立東華大學
應用數學系統計科學組
核心課程地圖
  • 大一必修
    • 微積分
    • 線性代數
    • 程式設計
  • 大二必修
    • 統計學
    • 資料結構
  • 大三必修
    • 數理統計學
  • 大一必修
    • 微積分(一)
    • 微積分(二)
    • 線性代數(一)
    • 數學導論
    • 程式設計(一)
  • 大二必修
    • 線性代數(二)
    • 高等微積分(一)
    • 高等微積分(二)
    • 基礎機率
    • 統計學
專業選修課程
  • 數學/統計領域
    • 迴歸分析、機率學
  • 資訊工程領域
    • 演算法、資料庫
  • 機率相關課程
    • 機率論、隨機模型、實變函數論、高等機率論、應用機率模式、應用隨機過程、隨機過程、隨機微積分、排隊理論
  • 統計理論與方法
    • 數理統計(一)、數理統計(二) 、高等統計學、點估計論、假設檢定及區間估計、非參數統計理論、決策理論、抽樣調查
  • 統計模型分析
    • 迴歸分析、時間序列、實驗設計、應用統計線性模型、廣義統計線性模型、無母數迴歸分析、多變量分析、統計機器學習
  • 科學計算與模擬分析
    • 軟體實作與計算實驗、數值方法 (使用 MATLAB 或 R 軟體)、高等線性代數、演算法、統計計算、模擬方法、數值分析、高等演算法
  • 數學統計軟體與程式設計
    • 軟體實作與計算實驗 (Python、MATLAB)、統計軟體與實務應用 (R)
  • 分析相關課程
    • 分析導論、微分方程、數學規劃、實變函數論、複變函數論、拓撲學、向量分析、傅氏分析、對局論
  • 資訊科學課程
    • 程式設計(一)、程式設計(二)、資料結構、演算法、作業系統、類神經網路、智慧型數值計算、高等演算法
  • 生物醫學統計
    • 生物統計、存活分析、生物資訊統計學、長期追蹤資料分析
特色課程
國立東華大學
理工學院大數據科學國際學士班
國立東華大學
應用數學系統計科學組
適合從事工作
  • 資料科學家/Data Scientist

    資料科學項目皆有涉及,但較偏重資料探索/建模/詮釋部份。


  • 資料工程師/Data Engineer

    資料科學項目皆有涉及,但較偏重資料獲取/清整/探索部份。


  • 資料策略師/Data Analytici

    資料科學項目皆有涉及,但較偏重資料獲取/詮釋/溝通部份。


  • 中學教師

    具有中等教師身分,擔任各國民中學、普通中學學校教師人員。依教學科目擬定各種課程的教材,進行課堂教學,並視學生學習情況給予支援。


  • 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。


  • 統計精算人員

    運用數學、統計及財務分析之知識,從事準備金分析、公司價值分析、資產負債分析、風險管理與設計保險制度等工作。


  • 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。


系友生涯
國立東華大學
理工學院大數據科學國際學士班
國立東華大學
應用數學系統計科學組

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% 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。
10% Complete
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% 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%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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。
10% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
10%
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% 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。
10% Complete
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% 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%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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。
10% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
10%

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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
20%


展開