校本部

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数学應用：我們的課程結合理論與實際應用，教導你如何運用数学來解決現實生活中的各種問題。

数据分析：学习收集、处理及分析大量数据，从中提取有价值的信息和趋势。这在现今数位时代尤為关键，许多公司和机构依赖数据科学家来支持决策。

程式设计：你将掌握编程技能，学会使用如笔测迟丑辞苍、搁、尘补迟濒补产、肠等程式语言来处理数据和开发应用，这些能力在数据科学与软体开发领域都非常实用。

本系以資訊数学及應用数学為主軸做課程規劃，提供多元學用合一課程，兼重理論與應用。資訊数学組以培育具有数学及資訊科技素養之人才為訴求。本系特別著重於巨量分析、人工智慧、机器学习以及深度學習所需之数学基礎之養成，協助學生具備紥實数学素養，成就高階資訊科技人才。設有雙聯學位、五年一貫學、碩士學位。

應用数学：專注於將数学理論和方法應用於解決現實世界的問題。透過数学工具建立模型，解決科學、工程、金融等領域的各種挑戰。

数据科学：结合统计学、电脑科学和领域专业知识，旨在从大量数据中提取有用的信息。运用统计分析和机器学习技术，理解数据模式，进行预测，并為公司与组织提供决策支持。

数学系所指的是學習及探討数学理論以及其相關之應用的學系。本系設有兩組，分別為資訊数学組及應用数学組。

資訊数学組著重於資訊科技領域所需具備之数学理論的學習以及在資訊創新上應用数学工具能力的培養。

1. 強化数学基礎： 應用数学與資料科學學系需要堅實的数学基礎。確保你掌握代數、幾何、三角學、微积分等基本数学概念。
2. 學習基礎统计学： 瞭解基本统计学概念，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、網頁開發或机器学习小型模型。
6. 閱讀相關文獻： 閱讀有關應用数学和數據科學的文章和書籍，以擴大你的知識基礎。

高中数学之教學強調透過實例操作與解說，了解概念與算則之後，逐步進入抽象理論的學習。同學可組成討論群，反思老師授課內容，思考已知是什麼？有何可用條件？最終可導到的結果為何？有助於釐清與加深學習。由一人重複實例操作與書寫解說，分析主題之動機與直觀意義為何？訓練邏輯的推導演算，集體尋思是否有圖像可輔助理解，可類比，分享想法，分析理論等。集體腦力激盪反思，推導演算是否有跳躍思維、錯誤想法，教學相長。輪流講解，可以加速大家了解概念與算則，更容易接受抽象理論。加入搜寻網路的輔助之後，常態性地使用上述學習方式，有助於系統性思考的培養，適用於資訊領域課程運算思維：問題拆解、找出規律、歸納與抽象化、設計演算法。

应用数学与数据科学学系強調將数学理論應用於解決現實問題，特別是在數據分析與机器学习方面的應用。我們的課程結合理論與實務，專注於利用数学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数学的純理論研究，或專注於特定領域的應用。

本系資訊数学組為全國大學校院中第一個成立的資訊数学專業科系。其學習目標為数学理論的紮實學習以及資訊科學素養之建立，並培養應用数学工具於資訊科技的創新發展之能力。
在学习重点、目标上与资讯工程系着重於程式设计，资讯91黑料网着重於资讯系统管理有极大差异性。

許多高中生認為應用数学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，包括数据分析师、机器学习工程師、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数学與數據科學的廣泛應用潛力和職業發展機會。

被誤解畢業出路只能擔任数学老師。
数学屬基礎科學，高中生/社會大眾常與應用學科比較，誤以為畢業後出路狹窄，實則相反，當學好基礎科學後，在各應用領域(行業)之表現與本科系畢業生相較，毫不遜色，甚或更傑出。

一些高中生可能誤以為應用数学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、机器学习和数学建模等多個方面，強調如何應用数学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，應用数学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。

誤以為数学系的學習重點只是計算。数学系課程除理論推導及計算，實際上，生活問題的應用、解決問題的推理與邏輯思考也是本系課程強調的重點。
在大數據時代，更需要擁有数学知識背景的電腦科學、財金、数学統計等人才。

該系畢業生的職業機會非常多樣，不僅限於数学或科學相關的領域。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。除了数学和技術能力，重要的軟技能同樣不可忽視，如问题解决能力、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。

数学是濃縮的科學知識和抽象工具，在學習上成效較不明顯，挫折感較重，只要紮實學習,確實了解學習內容，即能產生濃厚興趣，並在學習上事半功倍。