博愛校區

100234臺北市中正區愛國西路1號

校本部

251新北市淡水區英專路151號

本系致力培養學生具備數據科學實務應用、數學科學計算與優質數學教學能力，並強化資訊科技運用、合作與自主學習等核心素養。課程著重數學理論理解與思考、分析、推理及解題訓練，透過多元學習活動啟發創新思維。學生可進一步深造數據科學與數學理論，或應用於相關產業；亦培育具教育理念與專業能力之數學教師。

數學應用：課程結合理論與實務，培養以數學建模、分析方法解決真實問題的能力。

數據分析：強調資料收集、處理與分析，運用統計與機器學習工具，培養數據解讀與決策技能。

程式設計：著重Python、R、Matlab、C等語言訓練，強化程式技術於數據科學與應用開發的實作能力。

數據科學結合統計、電腦科學、數學與領域知識，從資料中萃取資訊與洞察，支援決策與創新。數學探究數量、結構與變化，重視理論與邏輯，是科學與工程的基礎。本系融合數據科學與數學核心能力，培養兼具理論與應用的專業人才，具備資料分析、科學計算與數理思維，能因應數位經濟時代企業對數據與智慧決策的需求。

應用數學：專注於將數學理論和方法應用於解決現實世界的問題。透過數學工具建立模型，解決科學、工程、金融等領域的各種挑戰。

數據科學：結合統計學、電腦科學和領域專業知識，旨在從大量數據中提取有用的信息。運用統計分析和機器學習技術，理解數據模式，進行預測，並為企業與組織提供決策支持。

1.邏輯思考 : 要習慣學習理論證明的邏輯推導。
2.數據領域的探索 : 多接觸網路數據分析的報導，熟悉數據分析的應用。
3.數學教育方面，可以多接觸兒童的數學教育活動。

1. 打好數學基礎，掌握微積分、線性代數、幾何、三角函數等核心概念。
2. 掌握基礎統計，理解資料集中與變異特性。
3. 接觸一至兩門程式語言，培養基礎編程能力。
4. 瞭解數據分析流程，練習從資料中發現問題與解決方法。
5. 動手做簡單專案，嘗試基礎數據分析或模型建立。
6. 閱讀相關科普文章與入門書籍，擴展數學與數據科學視野。

本系選修課程分為數據科學、數學與科學計算、數學教育等三個專長領域的課程模組，各有對應升學考試與就業職能之課程系列，學生可依個人興趣與生涯規劃習得學術研究或實務應用之專長。
下載詳細資料

本系強調將數學理論與方法應用於解決現實世界問題，尤其聚焦於數據分析與機器學習技術的實務應用。課程結合理論與實務，培養學生以數學工具與數據科學技術應對多元挑戰。相比之下，其他相關科系多偏重純理論研究，或針對特定領域專業應用。

數學系多被認為畢業後只能做數學研究或當老師，但本系課程規劃除了基礎的要求外，也讓學生有很大的選擇空間，使學生經過四年的數學基礎訓練後，不但具有深厚的數學理論基礎，也具備將數學運用在資訊、數據分析與金融財務等相關領域的能力。
畢業學生的出路如附檔說明。
下載詳細資料

在畢業生出路與職涯發展上，高中生常有的誤解包括：認為本系畢業生只能從事教學或研究工作。實際上，畢業生職涯多元，涵蓋數據分析師、機器學習工程師、金融分析師、軟體開發者等多種職位，廣泛分布於科技、金融、醫療及商業等領域。這些職業展現了本系的廣泛應用潛力與發展空間。

多數學生誤以為數學僅是計算與公式推導，學習時偏重背誦與解題，因而產生學習困難。事實上，數學除理論推演外，更重視實際應用。本系課程涵蓋數據科學、數學與科學計算及數學教育三大領域，兼顧理論與實務，培養學生具備研究與應用能力，並可依個人興趣與職涯方向發展專長，拓展多元學習與就業機會。
下載詳細資料

本系不僅涉及數字與計算，還涵蓋統計、機器學習和數學建模等多方面，重點在於運用數學工具解決真實世界問題。課程強調理論與實務結合，透過專題學習提升學生實戰能力。畢業生職涯多元，涵蓋數據分析師、機器學習工程師、金融分析師及軟體開發等領域，具備廣泛發展潛力。

本系提供多元學習資源，協助學生拓展國際視野與實務能力。除完善的數據科學與數學專業課程外，設有跨領域選修課程，結合資訊科技、教育與數據應用，培養學生整合與創新能力。本系鼓勵學生參與海外交換與短期學習計畫，增進國際經驗；並推動校內外實習機會，讓學生將理論應用於實務。此外，系上設有數學實驗室、系圖，提供學生動手實作與研究的環境，培養獨立思考與團隊合作能力。歡迎參閱本系網頁 http://math.utaipei.edu.tw 相關資訊。
下載詳細資料

該系畢業生的職業機會非常多樣，不僅限於數學或科學相關的領域。這些技能可廣泛應用於商業、工業、金融和資訊科技等多個行業，使畢業生具備靈活的就業選擇。除了數學和技術能力，重要的軟技能同樣不可忽視，如問題解決能力、良好的溝通技巧、團隊合作精神和批判性思考能力，這些都是成功職業生涯的關鍵因素。學生在學習過程中也應重視這些軟技能的培養，以便在未來的職場中更具競爭力，並能夠更好地適應不同的工作環境和挑戰。