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資料更新時間：2026/10/12 下午 03:52:25
學系特色
中興大學應用數學系以扎實的數學基礎為核心，結合理論分析、統計、計算及數據科學，培養具備邏輯思考、問題分析與實務應用能力的人才。本系大學部分為「應用數學組」及「數據科學與計算組」，提供多元的學習方向。
「應用數學組」著重數學理論、數學模型建立與應用；「數據科學與計算組」則著重計算方法、資料分析及跨領域應用。
學科意涵
「應用數學」是運用數學理論、統計方法與計算工具，建立模型、分析資料並解決實際問題的學科。例如，利用數學模型分析自然現象、透過統計方法解讀資料，或運用電腦程式與演算法處理複雜問題。
本系除了培養數學理論與邏輯推理能力，也涵蓋計算數學、統計、資料科學及人工智慧等相關領域，讓數學知識能應用於科學研究、資訊科技與產業實務。
學習方法
數學推導與邏輯證明： 透過定理、公式與邏輯推理，培養嚴謹的思考及分析能力。
數學建模與問題分析： 將實際問題轉換為數學模型，運用數學方法尋找解決方案。
程式設計與電腦實作： 透過程式語言及計算工具，實作數學方法並處理複雜問題。
統計分析與資料探勘： 學習整理、分析及解讀資料，從數據中發現規律與趨勢。
專題研究與跨領域合作： 結合數學、統計、資訊及其他領域知識，透過專題實作與合作解決問題。
高中階段可以準備的學習方法或方向
可多練習數學推導試題、程式撰寫，增加邏輯概念
與相關科系之異同
應用數學系與數學系、統計系、資訊工程系等學系，都重視邏輯思考與問題解決能力，但學習重點有所不同。簡單來說，應用數學系的特色是以數學為核心，結合統計與計算工具，培養能分析問題、建立模型並解決實務問題的人才。
生涯發展容易誤解之處
念應數系不只有教書的一條路,在資訊與大數據時代的來臨,數學在各行業中已扮演重要的角色.
應數系所培養的數學分析、統計、計算及數據科學能力，也能應用於金融、保險、資訊服務、科技製造及其他需要數據分析與數學建模的產業。
學習方法容易誤解之處
大學數學更重視理解概念、邏輯推理、理論證明及獨立思考。學生需要理解數學方法的原理，並學習如何將其運用於不同問題。
數學是本系的核心，但學習內容不只限於公式計算，也包含數學建模、統計分析、程式設計、計算方法及資料科學，重視運用數學知識解決實際問題。
學習資源或補充說明
1.多元課程與組別選擇： 大學部設有應用數學組及數據科學與計算組，提供數學理論、計算方法、統計、資料科學及人工智慧等不同學習方向。
2.電腦教室與實作設備： 設有電腦教室及人工智慧實驗室，提供程式設計、數學計算、資料分析及相關課程實作所需的設備與軟體。
3.校外實習與職涯探索： 本系訂有學生校外實習相關規定，並透過工業與應用數學專題、系友演講及職涯經驗分享，協助學生認識產業需求與未來就業方向。
4.圖書與自習空間： 系上設有數學相關圖書資源、閱覽室、學生討論空間及電腦設備，提供課業研讀、團體討論與自主學習的環境。
核心課程地圖
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大一必修
- 普通物理學
- 微積分(一)(二)
- 微積分Python實作
- 數學導論
- 程式設計
- 資料結構
- 線性代數(一)(二)
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大二必修
- 分析導論(一)(二)
- 常微分方程
- 代數學(一)
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大三必修
- 工業與應用數學專題
專業選修課程
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統計分析領域
- 機率論、數理統計(一)、數理統計(二)、應用統計與R語言、隨機過程、生物統計、統計模擬、數據分析與統計計算、SAP實務學習與數據分析
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電腦科技領域
- 系統程式,作業系統,計算機結構,演算法,計算軟體應用(一)(二)
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應用數學領域
- 向量微積分、離散數學、偏微分方程之數值方法、圖論、偏微分方程、分析導論(二)、數學規劃(一)(二)、高等微分方程與應用、高等常微分方程(一)、實變函數論(一)(二)
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數據科學領域
- 機器學習導論、科學計算導論、演算法、機器學習與資料挖掘應用、數據科學方法、數學建模與數據分析、深度學習、數值最佳化、Matlab 程式設計應用、人工智慧與深度學習應用、數據分析與機器學習應用、深度強化學習實作、資料庫系統設計、電腦網路、數據應用實務、醫療數據應用實務
特色課程
微積分Python實作
訓練學生結合電腦科技與數學理論來解決問題的能力。python 程式語言是大數據分析很重要的工具之一。本課程前半段在教導學生學習 python 的基本科學計算與繪圖指令，奠定數據分析課程所需的程式基礎。後半段教導學生使用python解決基本的求連續、極限、導函數、反導函數、微分、積分、繪製函數圖形等微
程式設計
培養學生必備之基本程式設計能力
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統計學
本課程為統計學的入門課程，從敘述統計及機率概念由淺入深導引學生進入基本統計觀念，瞭解抽樣分配與估計的演算與運用。主題包括資料整理、機率概念、常用之機率分配、抽樣分配、點估計與區間估計、統計假設檢定、母體變異數的推論。
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微積分
掌握微積分的重要概念、了解微積分發展的歷史、熟悉微分與積分運算，透過微積分解析各學科的實際問題。另外，本課程將奠定工程數學、微分方程和數學分析等進階課程的基礎。
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線性代數
主要在強調向量空間的線性轉換和矩陣運算之間的共生關係，利用此關係來構建矩陣運算的理論基礎。
適合從事工作
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中高職教師
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具有高中職學校教師身分，擔任各高級中學、職業學校、綜合高中的教師。
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統計精算人員
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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。
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資料庫管理人員
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從事設計、開發、控制、維護及安全管理等工作，以維護資料庫正常運行。
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品管／品保工程師
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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。
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系友生涯發展
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張福國
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林見昌
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劉安國
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張發得
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宋餘俠
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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。
性格特質
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。
圖表來源為該校系之重視百分比，加總為100%；百分比越高，代表越重視。
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