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資料更新時間：2024/10/24 下午 03:54:36
學系特色
本系以培育具數學、統計及資訊專業知識，數理邏輯與獨立思考能力之人才，並培育中等學校師資。未來將持續轉型為一般綜合大學的數學系，朝多元發展，並兼顧師資培育的重責大任。
對師培學生：培育優秀之數學科師資，並融入各科教學之中，以提昇整體之教學效率與效益。
對非師培學生：加強數學、統計、資訊以及相關領域之專題研究，以期培養多方向之專業人才。
學科意涵
數學是利用符號語言研究數量、結構、變化以及空間等概念的一門學科，透過抽象化和邏輯推理的使用，數學家從選定的公理及定義中建立嚴謹的定理與計算方法。在日常生活中，統計科學與資訊科技是現代數學的兩個主要應用領域。
學習方法
一般課堂教學 : 純理論課程除教師授課外，亦會引導學生做好事前預習功課，主要科目有助教協助進行習題研討。
專題研究﹕對於某一事項或問題作深入的探討，或針對某一事項深入瞭解實際情況，驗證某一事實，並提出解決辦法與建議的過程。
實務上機/上台演練﹕主要於課堂中提供學生實際或模擬的學習經驗，另外關於本系師培課程(例如：中等數學課程)，亦會安排學生上台演練，實際模擬教學情境。
未上傳圖片
校外實習﹕大四師培生必修數學科教學實習，此課程除課堂教學外，亦會分組到國高中參與實際教學課程，累積學生經驗及解決問題能力。
高中階段可以準備的學習方法或方向
從學習過程中思考你對數學(或科學)的整體認識，並自我探索你是否具備讀數學系的特質；想一想大學數學與現在所學的數學可能有哪些異同。
與相關科系之異同
本系學生在畢業之前必須完成「數學」、「統計」、「資訊」這三個選修學程中的 一個學程之完整課程；畢業學生可報考數學、應用數學、統計、資訊、財務等相關領域研究所繼續深造。
生涯發展容易誤解之處
本系畢業學生，在大學四年中需要完成"數學"、"統計"、"資訊"三個學程中的一個學程課程。 因此，本系畢業生，除了擔任教職之外，也可以往金融業或資訊界發展，尤其嚴格的數學邏輯訓練，更是各行各業工作中不可或缺的利器。
學習方法容易誤解之處
數學不是單純的計算與解題，大學數學強調準確的敘述，嚴謹地推理,進而能主動觀察，建立適當模型,提出猜測，數據驗算與理論証明。當數學運用在生活中，面對不確定性與即時大量資訊出現，需要能夠提出適當的計算方法與理論，經由統計科學與資訊科學訓練，合力來解決問題。
補充提醒與說明
選修課程領域可分為「數學」、「統計」、「資訊」三個學程；畢業學生可報考數學、應用數學、統計、資訊、財務等相關領域研究所繼續深造。師培生另外加修26教育學分才算完成師培學程(共154學分)。
核心課程地圖
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大一必修
- 微積分(一)(二)
- 線性代數(一)(二)
- 計算機概論
- 程式設計
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大二必修
- 高等微積分(一)(二)
- 代數學(一)(二)
- 微分方程(一)
- 機率論
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大三必修
- 統計學
- 複變數函數論 (一)
專業選修課程
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數學領域
- 必修課程（12 學分） 拓樸學(一) 、代數(三) 、組合學 、微分幾何(一) 下列2 科必須修習1 科（3 學分） 拓樸學(二)、 微分幾何(二) 下列 5 科必須修習2 科（6 學分） 數論 、微分方程(二) 、數學史 、偏微分方程（一） 、 複變數函數(二)
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統計領域
- 必修課程（9 學分） 應用機率、應用統計(一) 、數理統計導論 下列 5 科必須修習3 科（9 學分） 數值分析(一) 、應用統計(二) 、隨機過程、機器學習 、金融數學 下列5 科必須修習1 科（3 學分） 數學模擬、數值分析(二) 、偏微分方程(一) 、資料庫 、資料科學
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資訊領域
- 學程三（資訊領域 21 學分） 必修課程（9 學分）資料結構 、離散數學 、作業系統 下列 8科必須修習4 科（12 學分）物件導向 、電腦網路 、計算機組織與結構、演算法設計 、資料庫、資料探勘、密碼學與資訊安全、人工智慧
特色課程
高等微積分
Real number system, basic topology, numerical sequences and series,continuity, Differentiation.Integral,Fourier series, multivariable calculus.
統計學
在機率論的基礎上研習統計學的基本知識，主要內容包括：隨機變數轉換、極限分配、參
數估計（含點估計及區間估計）與假設檢定兩部分。
人工智慧
在工業4.0的世界浪潮下,本課程除將針對「人工智慧」之定義、四大理論與學習方法進行講授外,並將輔以MATLAB相關工具箱之範例解說與實做,使修課學生得以具備足以邁向工業4.0的基礎理論認知與應用能力。
適合從事工作
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資訊管理部門主管
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負責訂定資訊軟硬體系統之開發或維護計畫，及建立資訊系統開發維護作業流程、規章表單及運作機制等管理工作。
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金融專業主管
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於金融業從事客戶服務活動或作業之規劃、組織、指導、協調、管制及考核等管理工作。
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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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系友生涯發展
蔡東佐
鴻海精密科技半導體事業群職位：資深工程師主要從事影像處理的業務，帶領軟體團隊開發深度學習的演算法用以取代工廠產線上的人力。
鴻海精密科技半導體事業群
曾耀霆
SAS公司講師，授課內容包含SAS程式撰寫、統計預測模型、視覺化報表、機器學習、客製化教材等，授課對象為企業客戶及學校。
SAS公司講師
王正婷
日⽉光：人工智慧技術部，職稱主任工程師，處理相關影像資料，用深度學習⽅方法進行影像偵測，和分析模型參數。 就學背景：大學時是純數組，碩士班領域：微分方程，博⼠班領域：機率。
日⽉光人工智慧技術部
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
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。
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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