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資料更新時間：2024/10/22 下午 03:36:38
學系特色
數學應用：我們的課程結合理論與實際應用，教導你如何運用數學來解決現實生活中的各種問題。
數據分析：學習收集、處理及分析大量數據，從中提取有價值的信息和趨勢。這在現今數位時代尤為關鍵，許多企業和機構依賴數據科學家來支持決策。
程式設計：你將掌握編程技能，學會使用如Python、R、matlab、c等程式語言來處理數據和開發應用，這些能力在數據科學與軟體開發領域都非常實用。
學科意涵
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。
學習方法
1. 數學理解和應用： 學習深刻理解數學概念，包括代數、微積分、線性代數等，以及如何應用這些數學知識來解決實際問題。這需要不斷的練習、解題和討論，以確保你掌握了必要的數學技能。
2. 程式設計和編程技能： 習得編程技能，特別是使用Python、R等程式語言，以處理數據、建立模型和開發應用程式。這包括學習基本的語法、算法和資料結構，並進行實際的編程項目。
3. 統計分析： 學習如何進行統計分析，包括數據收集、描述性統計、推論統計和實驗設計。你需要了解不同統計方法的適當使用，以解決各種問題。
4. 問題解決能力： 發展問題解決技巧，學習如何將現實世界的問題轉化為數學或資料科學問題，然後使用相應的工具和技術來解決這些問題。這包括分析問題、制定計劃、執行分析和評估解決方案的能力。
5. 團隊合作和溝通技巧： 學習如何與團隊合作，尤其是在大型數據科學專案中，通常需要多人協作。此外，提升溝通技巧，能夠清晰地解釋你的分析結果和建議，使非專業人士也能理解。
高中階段可以準備的學習方法或方向
1. 強化數學基礎： 應用數學與資料科學學系需要堅實的數學基礎。確保你掌握代數、幾何、三角學、微積分等基本數學概念。
2. 學習基礎統計學： 瞭解基本統計學概念，如平均值、變異數、標準差等。
3. 編程技能： 學習一門或多門編程語言，如Python或R。
4. 數據科學工具： 瞭解數據科學工具和軟體，如Jupyter Notebook、Pandas、Numpy等。
5. 自主學習專案： 嘗試自主學習一些小型專案，如數據分析、網頁開發或機器學習小型模型。
6. 閱讀相關文獻： 閱讀有關應用數學和數據科學的文章和書籍，以擴大你的知識基礎。
與相關科系之異同
應用數學與數據科學學系強調將數學理論應用於解決現實問題，特別是在數據分析與機器學習方面的應用。我們的課程結合理論與實務，專注於利用數學工具和數據科學技術來解決實際挑戰。相比之下，其他相關學系可能更加側重於數學的純理論研究，或專注於特定領域的應用。
生涯發展容易誤解之處
許多高中生認為應用數學與數據科學的畢業生只能從事教學或研究工作。實際上，這些畢業生擁有多樣的職業選擇，包括數據分析師、機器學習工程師、金融分析師、商業顧問和軟體開發者等，涵蓋科技、金融、醫療和市場等多個領域。這些職位展示了應用數學與數據科學的廣泛應用潛力和職業發展機會。
學習方法容易誤解之處
一些高中生可能誤以為應用數學與數據科學僅關注數字和計算，事實上，這個領域還涵蓋統計、機器學習和數學建模等多個方面，強調如何應用數學解決現實世界的問題。此外，學生也可能認為該學系過於理論化，但實際上，應用數學與數據科學非常重視實際應用，結合專題學習，讓學生能夠在解決真實問題的過程中提升技能和知識。
補充提醒與說明
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、健康醫療、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。
核心課程地圖
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大一必修
- 微積分
- 程式語言
- 線性代數
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大二必修
- 微分方程
- 高等微積分
- 代數學(一)
- 機率論
- 統計學
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大三必修
- 數值分析
- 機器學習
專業選修課程
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應用數學領域
- 基礎數學、深度學習，資料結構、離散數學、電腦在數學上的應用、編碼學、密碼學、PDE導論、數論、組合學
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數據科學領域
- 統計入門、統計軟體應用、高等機率論、存活分析、品質管制、隨機過程、數據科學演算法、資料視覺化、多變量分析、類別資料分析、可靠度分析、資料探勘
特色課程
程式語言
於專用電腦教室學習Python、R、、matlab、C/C++等程式語言，學習撰寫程式之基礎語法及流程，並實作解決問題或找出答案， 也為日後進一步學習如資料結構或是數值分析奠定基礎。
微分方程及數值分析
應用十分廣泛，在物理、化學、工程學、經濟學和人口統計等領域都有應用。同學能體認到數學模型的廣泛應用， 能求取平衡 時狀態或是使目標最佳化。
組合學
內容含括組合計數、圖論、代數結構、數理邏輯等。 除有許多生活化的應用範例外，該課程與計算機科學、機率、統計的實驗設計也有高相關性。
迴歸分析與多變量分析
迴歸分析課程介紹如何建立和檢驗迴歸模型，強調自變數對應變數的影響和預測能力，適用於實際問題解決。多變量分析課程探討同時分析多個變數的方法，如主成分分析和聚類分析，重點在於揭示數據中的隱含結構。兩者均利用統計技術理解和預測複雜系統中的關聯性，廣泛應用於科學研究、商業決策和工程實務。
機器學習與資料探勘
機器學習課程介紹算法和模型訓練方法，強調從數據中自動學習和預測，涵蓋監督式、非監督式和強化學習，廣泛應用於圖像識別、語音處理和推薦系統。資料探勘課程則聚焦於從大量數據中提取有用信息和模式，運用技術如關聯規則、分類和聚類，強調數據清理和視覺化的重要性。
適合從事工作
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數據分析師
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從事大量數據的搜集、整理、分析，並依據數據資料進行評估和預測的人員。運用資訊技術輔助分析，協助企業發展、解決問題、決策分析或策略規劃。
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中學教師
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具有中等教師身分，擔任各國民中學、普通中學學校教師人員。依教學科目擬定各種課程的教材，進行課堂教學，並視學生學習情況給予支援。
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數學專業研究人員
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從事基礎數學的研究，並發展及改善數學技術及原理相關應用。
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系友生涯發展
版權:https://www.gvm.com.tw/article/22779
錢大群
IBM大中華區總裁
淡江大學數學系，美國哈佛大學企管研究所高級管理課程、IBM全球高階經理人課程進修
2007年，IBM大中華區首席執行官
2004年，IBM東南亞/南亞區總經理
2001年，IBM亞太區系統與科技事業部副總裁
1997年，IBM大中華區系統與科技事業部總經理職務
1996年，獲得台灣企業經理人協會授予的「1996最佳總經理獎」， 後赴紐約擔任IBM公司董事長兼首席執行官之行政助理
1993年，擔任台灣IBM公司總經理
版權:https://news.cnyes.com/news/id/3841491
黃調貴
國泰人壽董事長、 精算師
淡江數學系、清華大學應用數學研究所
2002~2008 國泰人壽總經理
2005~2008 國泰金控總經理
2011 ~2017年起開始擔任國泰人壽副董事長，
2017~ 國泰人壽董事長
版權:https://tw.news.yahoo.com/%E6%8F%AE%E5%8
沈志藏
臺北捷運公司副總經理
淡江數學系、交通大學交通運輸研究所
臺北捷運公司中運量運輸處處長、事業部經理、供應部經理、發包中心主任、運務部副理、高級工程師
莊昌善
齊營股份有限公司董事長
佳網國際股份有限公司董事長
淡江大學數學系數理統計組
佳能公司 程式設計師
佳能公司 資料組組長
佳能公司 資料組主任
佳能公司 服務部副理
佳能公司 營業部副理
佳能公司 營業部經理
佳能電腦公司 經理
佳能資訊通訊 副總經理
佳能企業 總經理
佳能企業 常務董事
齊營公司 董事長
佳網國際 董事長
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王紹新
信邦電子股份有限公司董事長兼執行長
日商神奈川株式會社台灣分公司經理
美商AMP公司業務經理
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。
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。
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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