壽豐校區

974301 花蓮縣壽豐鄉大學路二段一號

校本部

811高雄市楠梓區高雄大學路700號

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。

發展方向為科學計算、組合數學、數據科學、機率與統計，師資專長橫跨這四個領域，課程設計亦依循這四大方向開設，期能培養學生應用數學、應用軟體使用、程式設計、數據分析等方面的專業能力。本系是高雄大學第一個由大學部至博士班發展完善之系所，擁有專屬之電腦教室，專題研討教室及多媒體教室皆配備有電腦與計算軟體，隨時可進行學術和課業討論。

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。

應用數學就是運用數學理論來模擬及解釋自然界的現象，或是用來解決現代科技及現實生活中所遭遇的各種問題。與傳統的數學系不同的是，本系除了要求學生具備紮實的數學基礎外，更磨練學生豐富的數學軟體與程式設計實作經驗，以期能將所學應用於科學研究和產業發展。

*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。

在高中時期，對於數學或物理課所討論的公式或結論，能知道其公式的推導過程，建立數理邏輯思考能力；此外，多閱讀課外讀物，了解數學的應用，特別是跨領域的應用，例如人工智慧、數據科學、電腦科學、工程等。亦鼓勵高中時期自學程式語言(例如Python或C)，學習用程式協助解決問題。

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

本系課程兼顧理論與實作，所教授的內容採用嚴格邏輯推理過程所得結果，是亙古不變的真理。以此為基礎，跨入其他領域較能得心應手，在應數系所學得的邏輯推理能力相較於其他相關科系更為札實。

中小學教師或公職人員是選項，但應該不是優先選項。

高中生和許多家長對應數系最大的誤解就是：念數學畢業後只能應徵國、高中教師，或是從事補教業。事實上，應數系畢業生從事的工作相當多元，學生會根據在學時所選修的機率統計、組合數學、科學計算、數據科學等領域課程，而從事相關工作。例：軟體工程師、理財規劃人員、風險管理人員、精算師、數據分析師、品管工程師等。

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。

數學不重視計算? 事實上，在科技迅速發展的時代，數學系課程除了培養學生邏輯推導能力外，計算能力也是重點。這裡的計算能力指的不是傳統的數字演算，而是利用程式語言設計相關的演算法，利用電腦解決實際問題的能力。

無

本系非常歡迎學生修讀輔系，以加強實務方面的能力。因此在課程設計上，給學生相當多的彈性選修外系的課程。例如，對於數據科學感興趣的學生，可以選修本系和統研所開設的數據科學學程，也可選修資訊工程系和資訊管理系的相關課程；對於財務金融或是風險管理方面感興趣的學生，可以選修統計學研究所、金融管理系及應用經濟系開設的相關課程。學生選修這些課程，可同時做為畢業學分、輔系學分及學程學分的證明。