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國立臺北大學 統計學系 |
輔仁大學 統計資訊學系 |
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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 |
三峽校區 23741新北市三峽區大學路151號 |
校本部 242062 新北市新莊區中正路510號 |
| 學系特色 |
統計學是理論與應用科學的基石。本系擁有全國最完整的師資與課程設計，旨在培養學生的資料分析技能，並致力於培育能夠將統計應用於各領域的專業人才。我們提供多元化的專業學程，包括醫學統計、財務統計、商業統計與統計計算，為畢業生開拓多元及專業的升學和就業機會。本系相關影片，請連結至網址:https://www.youtube.com/@stat-ntpu。 |
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」。 |
| 學科意涵 |
統計是量化資料主要工具之一，藉由統計可將大量數據進行系統性歸納與分析，化簡成簡單可以代表大量數據的量，並經由圖與表呈現出數據所隱含的意涵，藉以提供產業行銷、預測與品管等政策制定。 |
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。 |
| 學習方法 |
課堂講授(含電腦上機) 
安排專題研討（邀請人員有專家學者,業界及畢業系友） 
提供學生課業輔導 
延聘傑出系友擔任學生之企業生涯規劃導師 
製作畢業專題 |
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。 |
| 高中階段可以準備的學習方法或方向 |
建議同學訓練撰寫與口頭報告的能力，因本系課程會規劃實務資料分析與口頭報告，並要求所有畢業生需完成分組統計專業報告，故以上能力的培養格外重要，另外，程式設計及撰寫訓練，建議可以先行自學或上網涉獵。 |
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。 |
| 與相關科系之異同 |
統計系為量化資料的方法，為分析多元資料型態，需使用數學與電腦，方可理解整合資料的模式，與處理大量資料，雖隸屬商學院，與一般商學著重企業行銷、管理等質性學科探討非常不同，但所學的工具，卻是商學重要的量化基礎。 |
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。 |
| 生涯發展容易誤解之處 |
統計為數據分析的工具，善用統計可協助產業建立品管制度、規劃行銷策略、預測財務投資等，現階段工業 4.0，數據科學與人工智慧都須仰賴大量數據分析，就讀統計系會明確知道統計模型建置原理與了解分析結果的是切性。 |
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。 |
| 學習方法容易誤解之處 |
因隸屬商學院，統計系與商學有相關，但相關僅在統計為商學資料基本量化工具，要正確使用量化工具，需仰賴專業統計模型建置與程式撰寫，因此學生須具備良好數學基礎，課程幾乎使用原文書，學生需有閱讀英文的能力。 |
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。 |
| 補充提醒與說明 |
統計學系是強調專業的學系，課程規劃完整，涵蓋理論與實務個案資料分析，並搭配核心學程，訓練出多元且具有專業的統計人才，畢業生有很好的職場競爭力，並具有跨界宏觀視野。 |
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。 |
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國立臺北大學 統計學系 |
輔仁大學 統計資訊學系 |
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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 |
淺度機器學習淺度機器學習(Shallow Machine Learning)是進入深度學習與AI產業的基礎，也是結合程式寫作與統計理論最好的開端。本課程理論與實務並重，研習與機器學習相關的統計理論與方法，並實際利用程式寫作實現機器（電腦）如何學習。 
巨量資料分析巨量資料分析(Big Data Analysis)為從巨量資料中挖掘潛在有用知識的過程，產出全面且易懂之分析結果以解釋現象與提供決策輔助。本課程探討巨量資料分析中常用方法的理論與應用，包含迴歸預測、分類預測、異常分析、群集分析、關聯分析等方法。 
Python程式設計Python程式語言是一個很特殊的電腦語言，它是一個正統的程式語言，可以朝向網頁程式開發，它也是一個資料科學必備的程式語言，擁有大量免費的模組與資源，可以實作統計分析、人工智慧與機器學習，以及許多深度學習框架支援的語言之一。本課程的設計目標分為三部份，第一就是建立學生基本的程式撰寫能力，第二就是建立 
金融科技與創新研討金融科技(FinTech)乃因結合了傳統金融 (Finance) 與現代科技 (Technology)而產生，是指透過科技帶來的創新模式為金融服務領域提供解決方案，使得全球資金運作模式重新解構。 |
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。 |
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國立臺北大學 統計學系 |
輔仁大學 統計資訊學系 |
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| 適合從事工作 |
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| 系友生涯 |
葉明星國立中興大學（現台北大學）統計學系畢業 現任臺中關關務長,民國66年進入海關服務,逾40年關務生涯中,曾服務於關政司、關務署、基隆關、臺北關和臺中關,對查緝、徵稅等核心業務十分熟稔,其行政歷練豐富、資歷完整,工作表現極為優異,深獲同仁愛戴及各級長官肯定。並於107年7月接任臺中關關務長,提出”加強查緝走私”及”廉能、安全、便捷、服務”二大願景。 
黃宗仁國立中興大學（現台北大學）統計學系畢業 城市綠洲股份有限公司負責人,其成立自1991年,從新竹城隍廟旁十七坪大的店面起,堅持著專業及服務的理念,努力不懈,至今歷時二十餘年,現公司規模已有18個營業據點、團隊人數近200人,為全台最大、最專業之戶外休閒及單車用品連鎖專賣店。 
廖進益高中就讀於師大附中，原為理工組的班級，重考轉為商學組，考上國立中興大學（現台北大學）統計學系，歷經選組不符興趣的轉折，沒想到仍轉到和理工相關的統計系，誤打誤撞之下，仍得以順利畢業，也開啟了和統計學科密不可分就職生涯。 72年畢業，及74年退伍後，苦於當年就職不易下，考上公務人員特考，歷經短暫的公務人員生涯，對公務人員的單調及無趣之下，選擇離開，投入統一集團的旗下，現職為統一精工總經理(101-迄今)。經歷為統一精工副總經理(99-100);統一超商發展加盟部長(98-99);統一超商桃竹區營運部長(94-98);統一超商發展加盟部長(89-93);統一超商發展加盟企劃經理(82-88)。 
陳君厚1980年進入國立中興大學(現 國立台北大學)法商學院統計學系，於1984畢業獲得商學學士學位．1987年進入美國加州大學洛杉磯校區(UCLA: University of California, Los Angeles)數學系統計組，於1990年獲得碩士學位、1992年獲得博士學位． 服役陸軍警備兵(1984~1986),之後進入台灣廣告公司(1986~1987)。於(1992~1993)擔任喬治華盛頓大學、統計/電腦與資訊系統系助理教授。現職為中央研究院秘書長及副祕書長，中央研究院統計科學研究所研究員。曾任國際統計學會理事(2015-2019);國際統計計算學會亞洲分會會長(2013-2015);中華機率統計學會理事長(2013-2016)。 
高端訓中興大學法商學院（現 台北大學）統計系轉企管系畢業;國立臺北大學企業管理博士;加州大學爾灣分校(第一屆大數據預測科學學程) 現職為： 大數據熱品牌創新中心 創辦人; 李奧貝納大數據品牌 首席顧問; 商業總會品牌加速中心 品牌長； 政治大學企管系兼任教授； 台北大學EMBA兼任教授。 經歷為： 奧美集團擔任業務企劃總監(12年); 王品集團擔任品牌總經理(12年)。 |
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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 |
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國立臺北大學 統計學系 |
輔仁大學 統計資訊學系 |
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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。
25%
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。
20%
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。
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。
15%
專注力：投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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%
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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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性格特質 |
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。
25%
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%
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%
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。
15%
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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。
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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