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資料更新時間：2024/11/19 下午 10:25:14
學系特色
中正數學系培育學生具有數學、應用數學或機率統計專業。
本系重視基礎研究與跨領域應用，課程設計有利學生雙主修第二專長，鼓勵大三四至本系統計科學、應用數學、數學研究所修進階課程。
本系擁有三個碩士班，在統計、應數、數學三方向課程均重，各有特色。另設置資料科學及人工智慧系內學程，供有興趣的學生修習。
學科意涵
中正數學系重視數理邏輯推演及分析能力的養成。
培育學生具有自然科學、工程或社會科學跨領域基本知識；數理邏輯與獨立思考能力；建構數學模型、分析與科學計算能力；建立統計模型、資料整理與分析能力；處理大數據、建立AI模型能力。
培育學生能將數學基礎訓練轉化為其他領域工作助力。
學習方法
學習的方法無他，就是眼到、手到、心到。
「眼到」指的是細讀專有名詞的定義與相關例題、圖示的說明。
「手到」則是指動手練習老師交代的習題。
「心到」則是用心領悟抽象化的命題以及其論證的關鍵。
高中階段可以準備的學習方法或方向
高中時期對於高中數學、物理課本裡出現的公式或結論，能知道其公式的推導過程；對於高中數學課本及其附錄中較複雜或困難的證明，皆可以在理解課本證明流程後再自行證明一次，並且做習作中較困難的證明題。高中時期自行涉略加深加廣的數學知識，或修習校內外加深加廣的數學課程。
與相關科系之異同
中正數學包含一個學士班、三個碩士班、一個博士班。可以想像本系是數學系+應用數學系+統計系，為國內少見三合一的綜合型數學系所。課程未偏重純數、應數、機率統計，而是三方向皆有從入門到進階課程的平衡發展。
進入本系後，各方向課程皆可在系上修習，隨時可自己決定進階深造的方向。課程規劃中也體現了這個概念，基礎必修44學分在大一二，大三四為選修課，鼓勵高年級學生至研究所修課程。
生涯發展容易誤解之處
數學系畢業多數從事數學相關的科技、金融、研發、補教、教育、學術。並非出路狹窄。
此外亦有部分從事法務、醫療、政治、傳產、工程、營建、製造、業務、行政、娛樂、公職、軍職、農漁牧。畢業後職業的多元是無法想像的。
學習方法容易誤解之處
高中數學教材著重在於觀念的建立與計算能力之培養，對於嚴謹的分析論述著墨甚少，而大學數學需要將抽象觀念與運算做結合。剛進數學系的新生可能需要一段時間建立抽象思維與證明手法。
補充提醒與說明
1. 本系師資專長涵蓋數學、應用數學與統計科學等面向。課程則朝均衡學習的方向設計。因此，通過本系之訓練課程後，學生的專業視野定較他校學生更廣。
2. 雙主修學分可申請兼充本系的自由選修學分，有利於在四年內完成雙主修。
3. 可以直接修習系內統計科學、數學、應用數學研究所的課程作為專業選修學分。設置有資料科學與人工智慧系內學程。
4. 校園環境優美，硬體建設完善且周邊環境單純，師生專心研究。
核心課程地圖
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大一必修
- 數學導論
- 微積分
- 線性代數
- 程式語言
- 普通物理或經濟學原理(2選1)
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大二必修
- 高等微積分
- 機率論
- 代數
- 幾何學
專業選修課程
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代數與數論
- 代數(二)、近世代數、初等數論、離散數學
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幾何與分析
- 點集拓樸、複變函數論
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微分方程領域
- 微分方程、偏微分方程導論
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應用數學
- 數值分析導論、數學建模理論與實作、線性規劃導論、MATLAB數學軟體實作、Python與數學學習
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統計與機率
- 統計科學、統計方法、統計推論
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資料科學及人工智慧
- 資料科學導論、機器學習概論
特色課程
高等微積分
高等微積分可說是數學系最重要的基礎課程，主要是訓練學生現代分析的能力並熟悉各種有用的技巧。課程以訓練學生掌握 δ-ε 語言來處理各種極限問題，也討論一些重要定理及方法，譬如Arzela-Ascoli定理、反函數定理和緊縮映射。這些結果在數學其他領域也都扮演很重要的角色。
統計方法
數據科學的應用越來越重要，日常中會碰到許多各種型態的資料，這些資料若能適當的分析與推論將獲取有價值的資訊，本課程介紹許多數據資料的分析方法，內容包含估計、假設檢定、變異數分析及迴歸分析等，透過數學推導及直觀上的解釋，建立學生對統計方法的理解，最後配合統計軟體使用，協助學生學習數據資料的各種分析方法。
應用數學類課程-數值分析、線性規劃
數值分析介紹近代數值演算法的理論基礎、誤差分析及程式實作。包含：單變數函數與多變數非線性系統求解、單變數與多變數數值微分與積分、多項式近似法、最佳近似方法。
線性規劃是作業研究領域中之重要工具，課程將介紹線性規劃的數學理論、演算法及應用軟體，並使學生能應用此數學模型與方法解決實際的問題。
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代數
代數學探討群、環、體這三種代數結構。這門課主要目的是要向學生介紹將問題抽象化的方法，藉由討論問題的本質，站在高點去解決問題，進而發掘更深入的應用。
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資料科學與人工智慧
資料科學導論：資料收集與預處理、相關數學基礎回顧、Python套件工具、實際案例資料分析。
機器學習概論：線性迴歸、分類、重採樣方法、模型選擇、正規化、GAM模型、決策樹、支援向量機。
適合從事工作
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軟體設計工程師
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從事設計、撰寫、測試各種軟體程式，並協助測試、修改、維護與保管程式之工作。
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財務專業人員
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從事分析各項量化資料或資訊，提出與財務、稅務、投資、融資等相關之專業報告；督導並執行各項與資金有關之財務作業。
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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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學校教師/補習班教師
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在中學或大專裡從事教學、研究與行政的工作。
在補習班從事教授、輔導學生專業課程，針對升學考試科目編寫教材並教導學生學習，評鑑其學習成果，並解決學生的疑惑。
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資料科學家/AI工程師
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運用統計方法、數學建模、機器學習、人工智能等方法從大量資料中找出模式、趨勢及規律性並加以利用，協助企業發展與創新。
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系友生涯發展
蕭秋吉
中正大學數學系畢業
中正大學統計科學碩士班畢業
聯華電子工程部經理
王聖夫
國立中正大學數學系畢業
私立達陣補習班負責人
鄭智全
國立中正大學數學系畢業
台北富邦銀行市政分行經理
魏傳昇
國立中正大學數學系學士、碩士、博士畢業。
服務於逢甲大學應用數學系，擔任專任助理教授一職。
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
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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