| 我的學系 |
亞洲大學 半導體學士學位學程 |
靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
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| 所屬學群 |
資訊學群
跨
工程學群
電子工程學類 |
資訊學群
跨
數理化學群
數據統計學類 |
| 所在校區 |
校本部 413台中市霧峰區柳豐路500號 |
校本部 433303臺中市沙鹿區臺灣大道7段200號 |
| 學系特色 |
本學程的設計獨具匠心，核心整合了電機、資訊、材料與管理等關鍵跨域資源。課程內容涵蓋半導體製程、元件物理、晶片設計與封裝測試等核心技術，並引入產業實務專題與企業實習機制，以期系統化地培育出兼具深厚理論基礎、高度實作技能、能立即投入產業並具備國際市場開拓視野的高階半導體應用人才。 |
【培育二種人才: 大數據與人工智慧】 |
| 學科意涵 |
本學程以「學術厚實× 實務導向× 產業接軌× 永續創新」為核心理 念，致力於培養能在半導體產業各階段（IC 設計、晶圓製程、封裝測 試、智慧應用）中發揮創新與領導力的專業人才，打造具國際競爭力 的高科技新世代。 |
本系專門培育資料科學(大數據)與人工智慧兩種人才。資料科學(大數據)乃是進行資料洞察分析並能建立模型預測各種現象；而人工智慧主要是以深度學習以及相關機器學習方法進行各種的應用。相關應用：無人駕駛、金融科技FinTech、企業營運/客戶洞察分析、智慧醫療、工業智慧製造、物聯網…等。特別注重「AI+大數據+金融科技+資訊」之結合應用。 下載詳細資料 |
| 學習方法 |
學生透過親手操作半導體機台，實際體驗晶圓製程的每個步驟，如光刻、蝕刻與量測等，從中了解製程原理與設備運作方式，培養實務能力與問題解決技巧，為進入產業打下基礎。 圖解:學生體驗穿防塵服操作設備 版權:亞洲大學半導體學程負責小組製作 
學生透過產業實習進入實際的半導體工廠或研究單位，觀察並參與生產流程，了解上中下游製程與工作環境，培養專業技能與職場態度，為未來就業與技術應用奠定基礎。 圖解:上中下產業鏈教師列表 版權:亞洲大學半導體學程負責小組製作 
課程結合理論與實驗，學生先學習半導體材料與電路原理，再透過實驗實際驗證與應用，從理解到操作完整學習，培養分析與實作能力，讓知識能真正轉化為實際技術。 圖解:校內附設專業半導體實驗室 版權:亞洲大學半導體學程負責小組提供 
學生透過與企業共同進行專題研究與技術開發，能直接接觸實際產業案例與先進製程設備，學習解決真實問題的能力，同時了解業界運作模式，為畢業後進入職場做好準備。 圖解:上課體驗活動 版權:亞洲大學半導體學程負責小組提供 |
統計方法：以收集數據、分析數據和由數據得出結論的一系列方法。分為兩類：描述統計方法和推斷統計方法。1.描述統計方法：描述統計方法是指通過圖表的方式對數據進行處理顯示，進而對數據進行定量的綜合概括的統計方法。2.推斷統計方法：推斷統計方法是指根據樣本數據去推斷總體數量測度的方法。 圖解:本系辦理優遊台中學活動照片 版權:靜宜資科系 
機器學習：機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。 因此資料探勘與機器學習相輔相成。 圖解:專題實作導入機器學習 版權:靜宜資科系 
資料探勘(data mining)：一門從大量資料中提取有用資訊的科學。重要的主題如下:1. 關聯分析(購物籃分析) 2. 推薦系統 3. 社群網路分析: 例如將客戶分群促銷之資料視覺化: https://tinyurl.com/2xhmzpg4 4. 文字探勘5.智慧行銷 圖解:本系辦理AI語音辨識影片拍攝教學課程 版權:靜宜資科系 
深度學習（deep learning）：這項技能方法是目前熱門的人工智慧領域的核心，是機器學習中模擬大腦神經網絡結構運作，並藉由多層神經網絡對資料進行特徵提取的演算法，是一種試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對資料進行高層抽象的演算法。 圖解:深度學習人工智慧應用 版權:靜宜資科系 
R以及Python程式語言：R以及Python分別是資料科學、人工智慧使用最廣泛的程式語言。資料科學及人工智慧的實踐過程大多藉由R,Python的程式實作來完成。 圖解:本系辦理高中生營隊活動照片 版權:靜宜資科系 |
| 高中階段可以準備的學習方法或方向 |
想進入亞洲大學半導體學程的高中生，可以從以下幾個方向長期培養相關能力： |
1.目前有許多的線上課程或專門的實體上課研修機構可以自我學習,建議學生可以針對有興趣的部分利用網路教學或是線上課程來進行預先自我學習 |
| 與相關科系之異同 |
半導體學程並非「電子工程系」或「材料科學系」。電子工程系著重電路設計與晶片應用開發，材料科學系偏重於研究材料性質與新材料製造；而亞洲大學半導體學程則結合理論與實作，專注於半導體產線製程與設備操作，培養具備實務技能的產業即戰力。 |
與資管系/資工系異同：除資訊方面的訓練相同外，資工系多從事研發設計軟體與硬體工作；資管系則是著重商業應用，資科系則"AI+大數據" 缺一不可:重視數據處理分析的扎實訓練 (統計與數學訓練) 與人工智慧深度學習的訓練，運用現有工具以及計算方法進行分析，結果判讀進後解決問題。資科課程包含基礎程式設計訓練，再加入商業行銷應用、金融科科技與醫療科學等領域分析應用 |
| 生涯發展容易誤解之處 |
半導體學程常被誤以為畢業後只能進入晶圓廠或 IC 設計公司工作。實際上學生可從事材料研發、製程改善、元件設計、電路整合、測試驗證、設備工程及產品開發等多元技術與研發工作，未來選擇廣泛。 |
本系的簡稱是 "資科系". 此名稱容易被誤讀為 "資訊系", 因此會被誤解為只是資訊領域的科系, 因此能從事的行業會被誤解. 實際上, 本系具備三面向的訓練: 數理內涵+資訊技能(AI與大數據)+實務應用, 因此能從事的行業非常寬廣(例如: 資訊, 金融, 品質管理/工程, 統計與數學專業人員). |
| 學習方法容易誤解之處 |
與傳統資訊/電機系相比，本學程更聚焦於半導體產業的應用與實務面，特別是IC封測與智慧製造。雖然會學習電子電路等基礎，但目標是直接對接半導體產業的基層與中階人才需求，課程設計更具產業導向與跨領域實用性。 |
本系發展「資料科學/大數據」與「人工智慧」領域，易被誤解為「資訊科學」。本系綜合「資訊科學」及「數理」面向，進行數理與各種資料大數據處理的訓練，具備扎實的基礎，面對各種實務應用問題，有更好的適應性與解決問題的能力。而「資訊科學」學系或領域較偏向技術性/操作性，適應性較差，數據處理分析能力較不足。 |
| 學習資源或補充說明 |
結合業界資源與職涯輔導，培養能進入晶圓廠、IC 設計、封測及系統應用的多元人才。核心合作模式包括：由企業導師協助題目選定與定期回饋；產學專題以真實情境完成企劃、實驗與驗證；業界參訪熟悉製程、設備與安全規範；校外場域提供實務演練與展示空間。專題學期分上下半學期，上半學期進行題目媒合、專題規劃與基礎訓練，下半學期進行驗證實作與成果發表，學生可輸出報告、作品集及量測分析數據，並獲企業導師推薦。就業導向包括課程與職場需求對接、模擬面試與履歷工作坊、職涯輔導與就業媒合，以及鼓勵國際研修與跨國專案，提升國際競爭力。申請依學期公告報名，經指導教師審查後媒合，合作細節以校方通知為準。 |
大一的關鍵第一年，大二、大三提供基礎數據分析、撰寫程式及解釋分析結果「做中學」的能力，輔以多種領域證照(人工智慧AI、資料科學(大數據)、資訊技能、財金保險)及競賽訓練(如金象盃競賽)及大四的校外實習或畢業專題，培育同學增加研究所升學表現及職場競爭力，贏得就業先機(如: DevOps/SRE 人才(台積電大舉招募)。 |
| 我的學系 |
亞洲大學 半導體學士學位學程 |
靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
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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 |
基礎程式設計基礎程式設計課程能培養學生的邏輯思考與問題解決能力，透過實作學習撰寫程式，讓學生能將想法轉化為實際成果。課程內容結合理論與應用，從基礎語法到專題開發，激發創造力並為未來科技領域學習打下扎實基礎。 
半導體設備與系統實務半導體設備與系統實務課程讓學生實際操作與了解晶圓製程中各類設備運作原理，包含光刻、蝕刻與量測等機台。透過實務訓練與案例分析，學生能掌握產線流程與設備維護技巧，培養進入半導體產業的即戰力。 
電子電路設計電子電路設計課程培養學生運用電路理論設計與分析實際電路的能力。透過實作與模擬，學生能學習如何設計放大電路、濾波器及控制系統，理解電子元件的特性與應用，為後續進入半導體與電子研發領域奠定基礎。 
半導體產業概論半導體產業概論課程帶領學生了解半導體產業的整體架構與發展脈絡，內容涵蓋上中下游製程、晶片設計與封裝測試等。透過案例與實際產業趨勢分析，學生能掌握半導體生態系運作方式，建立未來進入產業的基礎知識。 
半導體製程與元件模擬半導體製程與元件模擬課程讓學生了解晶圓製程中各步驟的物理與化學原理，並透過模擬軟體實際操作，觀察元件結構與製程參數的變化。課程強調理論與實務結合，培養學生分析製程影響與優化設計的能力。 |
金融大數據分析這門課是屬於現在熱門的金融科技FinTech領域中 "智能金融理財服務" 面向, 授課內容涵蓋: (1) 熟悉R/Python 軟體金融工具 (2) 熟悉股票債券期貨金融商品 (3) 投資組合理論 (4) 藉著資料科學大數據分析以及人工智慧技巧撰寫金融商品投資策略. 實現程式自動交易. 圖解:以人工智慧進行金融商品自動程式交易 版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系 
深度學習應用這門課所教授的內容是熱門的人工智慧領域之基礎. 主題內容涵蓋: 利用人工智慧深度學習技能應用在影像處理(自動駕駛, 醫學影像判讀), 自然語言處理(聊天機器人, 翻譯機器人)... AI自動駕駛實作影片: 1.https://is.gd/x2c84c 2.https://is.gd/ZYek1u 圖解:人工智慧自動駕駛: AI 追蹤物體 版權:靜宜資科系 
資料探勘導論
資料探勘: 從大量資料(如網路)中提取有用資訊的科學。 圖解:社群網路分析之客戶分群促銷(異顏色) 版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系 
保險金融
1.從保險與金融理論知識引導實務應用 圖解:專業經理人蕭老師上課即景 版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系 
資料庫系統大數據時代已經來臨，任何組織都有資料，並建置資料庫系統加以儲存管理。有效的利用這些資料對於單位組織的運作與績效提升將有很大的幫助，因此管理與操作運用資料庫的相關技能就很重要。本課程讓同學瞭解資料庫系統之設計與實際操作應用，並輔導考取國際證照、提升就業競爭力(資料庫證照是許多職缺的必要條件)。 圖解:金融資料庫(期貨與股票)使用操作 版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系 |
| 完整課程地圖 |
| 我的學系 |
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靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
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| 適合從事工作 |
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| 系友生涯 |
未上傳圖片
本系尚無畢業生本系尚無畢業生 本系尚無畢業生 |
屠嘉嵐學習經驗: 屠嘉嵐系友畢業後考取交通大學「數據科學與工程研究所」,非常傑出.在學時表現優異，學習面向涉略廣泛,曾進入多家企業進行與數據分析及建模相關的企業實習，將所學的技能用於實務問題之上。屠同學修習許多與資料科學及人工智慧相關的課程，非常有心的培養自我的技能實力，也有獲得多張相關的證照。 目前就讀交通大學「數據科學與工程研究所」 
邢晏純學習經驗: 邢晏純系友畢業後考取「台北醫學大學大數據科技及管理研究所」,在學4年學習態度優異，曾獲台中市模範生。系上課程規劃使學生奠定了統計及其相關應用之基礎，不論是資料科學、程式邏輯及資料庫運用方面，讓學生與實務領域接軌，不管是升學或就業都十分容易。 職業經驗: 就讀「台北醫學大學大數據科技及管理研究所」, 研究關於自然語言處理, 例如情緒分析、聊天機器人之應用，在指導教授帶領之下，曾於碩二前將研究投稿於自然語言相關之國際會議(ICCLNLP)及台灣所舉辦的人工智慧會議(TAAI)，都獲得發表的機會。 
戴添智學習經驗: 1. 學習過程首先著重了解，再輔以不斷練習！我喜歡寫程式，自我訓練！大學時修習許多與資訊相關技能的課程, 好好裝備自己. 2. 「做中學，自我訓練」是非常重要的學習過程。遇到困難，上網找資料，尋求支援是非常重要的訓練！ 職業經驗: 1. 目前在資訊產業擔任主管職務,累積多年的實作經驗，已能獨當一面完成千萬元的專案計畫！ 2. 升遷快速，年薪非常高！ 
溫淑惠學習經驗: 系上提供學程的修習，讓我更有系統性的修課。每當課業上遇到困難時，系上有提供諮詢中心的諮詢，同樣地，老師也有office hours，並有耐心的引導我去解決各種學習上的疑難雜症。 職業經驗: 任職於「中國砂輪企業股份有限公司」品保工程師，大學時,透過系上品質管理與統計方面的專業訓練，工作中能充分地來應付. 由於在理論與實務上的良好訓練, 對於工作實務上遇到的種種情況，容易去理解為什麼要這麼做，判斷何時可以這麼做，而不是僅接收別人叫你怎麼做，即使目前工作中並不會用到很艱深的統計難題。 
鐘智瑋學習經驗: 大學時期是人生的黃金學習階段，認真讀書認真玩，盡可能地把握這段寶貴時光，找到自己有興趣的專業，認真培養自己的廣度和深度，尤其是你的外語能力和思考能力。 職業經驗: 任職於「中國醫藥大學大數據研究中心」. 這工作是我能夠發揮能力的地方，最重要的是找到自己的興趣所在和個人價值，把握大學時期所學到的專業知識、表達能力及做人處事，其餘的等工作時再學習，但要不斷思考如何才能做得更好，試著培養出屬於自己的品牌。 |
我的學系 |
亞洲大學 半導體學士學位學程 |
靜宜大學 資料科學暨大數據分析與應用學系 |
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多元能力 |
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%
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%
空間定向：能覺察環境、物體與自己的相對位置，辨別出方向、維度，想像物體在移動或重新排列後的外觀。
10%
專注力：投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
10%
手工操作：能依據物體變化（如移動速度），快速地調整出肢體反應，或以運用手部與手指進行精細動作。
5%
遠觀細察：能在遠、近距離中能分辨、比較色彩差異，在不同光線強度下能觀察物體大小、距離、移動變化。
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%
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%
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%
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%
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。
5%
機械操作：能監控設備或系統，按程序運行、排除故障，且能進行修繕、更換零件，檢測產製成果的品質。
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%
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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。
30%
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。
20%
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%
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%
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%
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%
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%
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%
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性格特質 |
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。
35%
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。
25%
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%
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。
15%
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。
5%
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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。
30%
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。
30%
樂群敬業：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，熱衷於與夥伴一同完成任務。
15%
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。
15%
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。
10%
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