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我的学系 逢甲大学
统计学系商业大数据组 		静宜大学
资料科学暨大数据分析与应用学系
所属学群 资讯学群 跨 数理化学群
数据统计学类 		资讯学群 跨 数理化学群
数据统计学类
所在校区

校本部

台中市西屯区文华路100号

校本部

43301臺中市沙鹿区臺湾大道7段200号
学系特色

逢甲统计是兼具统计系学士班、统计与精算硕士班架构完整的统计系所，全力培养具有完整统计素养的专业人士，并提供不断高深学习的学程与环境。大学部、硕士班课程以多项专业分组，培养同学拥有多样专业能力，以期待同学生涯多元专业发展。
『商业大数据组』特色规划包含【精算】、【计量财务】学程，导引并鼓励同学进行跨系修课，提供学生就业或深造諮询，确保在校学习多样与弹性，因应瞬息万变的网路通讯时代。

【培育二種人才: 大數據與人工智慧】
1. 三面向訓練: 以 "數理涵養" 為根基，輔以 "大數據/人工智慧资讯技能" 訓練，並 "應用在各實務領域" (金融科技、智慧医疗、工業製造、物聯網等)。
2. 開設分流學程(群)，使學生適性發展：「資料科學實務」、「人工智慧與深度學習」、「金融科技」。
3. 104 銀行 十大熱門職缺本系佔 7 種(如DevOps).

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学科意涵

統計學是一門透過蒐集、 整理、 分析、解釋資料之學科。 透過學習統計學，同學將可對日常生活、工作各行各業裡所產生之數據能有良好之認識，並透過習得之技巧對資料加以分析解讀找出有用的訊息，合適的幫助解決大數據環境下所產生的問題。

本系專門培育資料科學(大數據)與人工智慧兩種人才。資料科學(大數據)乃是進行資料洞察分析並能建立模型預測各種現象；而人工智慧主要是以深度學習以及相關機器学习方法進行各種的應用。相關應用：無人駕駛、金融科技FinTech、企業營運/客戶洞察分析、智慧医疗、工業智慧製造、物聯網…等。特別注重「AI+大數據+金融科技+资讯」之結合應用。


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学习方法
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統計調查方法：設計問卷，進行並利用統計方法分析調查結果 。

图解:问卷设计样式

版權:逢甲大学統計系自有照片

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商业数据分析：运用统计软体(厂笔厂厂,厂础厂,搁,笔驰罢贬翱狈)工具分析资料库、资料擷取与运用。

图解:数据分析结果图

版權:逢甲大学統計系自有照片

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专题实作：透过一特定题目与他人进行团队合作实作，除了考验专业能力也培养与他人合作沟通的协调，并将专题实作结果写成【书面报告】与【口头发表】。

图解:分组讨论情况图

版權:逢甲大学統計系自有照片

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成果展示：透过团体口语发表或以张贴海报形式分享。

图解:专题发表会结束大合照

版權:逢甲大学統計系自有照片
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统计方法：以收集数据、分析数据和由数据得出结论的一系列方法。分為两类：描述统计方法和推断统计方法。
1.描述统计方法：
描述统计方法是指通过图表的方式对数据进行处理显示，进而对数据进行定量的综合概括的统计方法。
2.推断统计方法：
推断统计方法是指根据样本数据去推断总体数量测度的方法。

图解:本系办理优游台中学活动照片

版权:静宜资科系

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机器学习：
机器学习理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。机器学习演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。 因此资料探勘與机器学习相輔相成。

图解:专题实作导入机器学习

版权:静宜资科系

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资料探勘(data mining)：一門從大量資料中提取有用资讯的科學。重要的主題如下:
1. 關聯分析(購物籃分析)
2. 推薦系統
3. 社群網路分析: 例如將客戶分群促銷之資料視覺化: https://tinyurl.com/2xhmzpg4
4. 文字探勘
5.智慧行销

图解:本系办理础滨语音辨识影片拍摄教学课程

版权:静宜资科系

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深度學習（deep learning）：
这项技能方法是目前热门的人工智慧领域的核心，是机器学习中模拟大脑神经网络结构运作，并藉由多层神经网络对资料进行特徵提取的演算法，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对资料进行高层抽象的演算法。

图解:深度学习人工智慧应用

版权:静宜资科系

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搁以及笔测迟丑辞苍程式语言：搁以及笔测迟丑辞苍分别是资料科学、人工智慧使用最广泛的程式语言。资料科学及人工智慧的实践过程大多藉由搁,笔测迟丑辞苍的程式实作来完成。

图解:本系办理高中生营队活动照片

版权:静宜资科系
高中階段可以準備的学习方法或方向

统计学系為搜集整理分析解释资料的科学，為让高中有学习準备的方法。观察目前大数据时代与网际网路发达，建议高中生学习时可以辅佐网路查询，学习前备知识，也可参照网路的初级程式语言，进行探索式学习基本指令语法，呈现初步结果。
在學習過程中，可以自行紀錄學習進度，積少成多的經驗來對未來的學習打好自學基礎。以搜集資料而言，可以查詢商業銀行金融大數據，市場行銷調查大數據等资讯，佐以使用初階軟體諸如EXCEL, WORD等進行記錄與呈現。

1.目前有许多的线上课程或专门的实体上课研修机构可以自我学习,建议学生可以针对有兴趣的部分利用网路教学或是线上课程来进行预先自我学习
2. 參與大學或優遊台中學相關營隊,, 體驗以上方法之應用.
3. 在高中的自主學習活動進行這些主題的探討.
4. 静宜大学资料科学暨大数据分析与应用学系的學習資源:
https://sites.google.com/view/cplo-python
与相关科系之异同

统计跟数学比较类似，但是统计是应用科学，以统计方法来分析资料回答解决问题，数学系(或应数系)偏向深入基础理论科学，统计系着重应用涉略各种数据分析。本系配合学校与麻省理工学院创立的颁顿滨翱理念，融入「深碗专题」及「主题式学习」取得所需技能与知识，并以「创新」及「跨领域」為商业大数据的实践平台，共同培养学生设计思考、跨领域沟通与团队合作的能力。

與資管系/資工系異同：除资讯方面的訓練相同外，資工系多從事研發設計軟體與硬體工作；資管系則是著重商業應用，資科系則"AI+大數據" 缺一不可:重視數據處理分析的扎實訓練 (統計與數學訓練) 與人工智慧深度學習的訓練，運用現有工具以及計算方法進行分析，結果判讀進後解決問題。資科課程包含基礎程式设计訓練，再加入商業行銷應用、金融科科技與醫療科學等領域分析應用
生涯发展容易误解之处

统计系只会算数学出路不广。
逢甲统计学系学生未来出路-升学就业两相宜
https://stat.fcu.edu.tw/%e7%b6%9c%e8%a6%bd/

本系的簡稱是 "資科系". 此名稱容易被誤讀為 "资讯系", 因此會被誤解為只是资讯領域的科系, 因此能從事的行業會被誤解. 實際上, 本系具備三面向的訓練: 數理內涵+资讯技能(AI與大數據)+實務應用, 因此能從事的行業非常寬廣(例如: 资讯, 金融, 品质管理/工程, 統計與數學專業人員).

学习方法容易誤解之處

容易误以為统计单纯学习数学公式推导，及图表製作，而不知统计还有学习问卷设计调查，程式设计，统计套装软体使用与商业数据分析的报表解读，及跨领域团队合作(精算、计量财务、中医、行销、础滨人工智慧等...)。

本系發展「資料科學/大數據」與「人工智慧」領域，易被誤解為「资讯科學」。本系綜合「资讯科學」及「數理」面向，進行數理與各種資料大數據處理的訓練，具備扎實的基礎，面對各種實務應用問題，有更好的適應性與解決問題的能力。而「资讯科學」學系或領域較偏向技術性/操作性，適應性較差，數據處理分析能力較不足。

补充提醒与说明

结合学系专业特色规划精算分析与费率评估领域及计量财务与金融领域的发展方向，透过课程径路图引导学生在两领域中修课。而大一的新鲜人计画及大四的毕业专题，透过「做中学」培育同学的能力，大二、大叁提供基础数据分析、撰写程式及解释分析结果的能力。配合学校的颁顿滨翱理念，融入深碗专题及主题式学习的方式取得所需技能与知识，并以创新及跨领域為商业大数据的实践平台，共同培养学生设计思考、跨领域沟通与团队合作的能力。

大一的關鍵第一年，大二、大三提供基礎數據分析、撰寫程式及解釋分析結果「做中學」的能力，輔以多種領域證照(人工智慧AI、資料科學(大數據)、资讯技能、財金保險)及競賽訓練(如金象盃競賽)及大四的校外實習或畢業專題，培育同學增加研究所升學表現及職場競爭力，贏得就業先機(如: DevOps/SRE 人才(台積電大舉招募)。
以上績效如 "下载详细资料"連結。

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我的学系 逢甲大学
统计学系商业大数据组 		静宜大学
资料科学暨大数据分析与应用学系
核心课程地图
  • 大一必修
    • 统计学(一)
    • 统计学(二)
    • 微积分(一)
    • 微积分(二)
    • 经济学(一)
    • 经济学(二)
    • 管理学
    • 程式逻辑与应用
  • 大二必修
    • 会计学(一)
    • 会计学(二)
    • 财务管理
    • 行销管理
    • 统计计算
    • 机率论
    • 线性代数与搁
    • 调查设计与分析
    • 商业数据分析
  • 大叁必修
    • 迴归分析
    • 资料库管理
    • 應用數理统计学(一)
    • 應用數理统计学(二)
    • 多变量分析
    • 预测分析
  • 大四必修
    • 统计服务学习
    • 统计专题(一)
  • 大一必修
    • 统计学(一)(二)
    • 微积分(一)(二)
    • 资料科学暨生涯规划
    • 资料处理
    • 搁软体应用
    • Python 軟體應用
    • 础辫辫实作基础
    • 管理学
    • 金融数学
  • 大二必修
    • 线性代数(一)(二)
    • 闯补惫补程式设计(一)(二)
    • 迴归分析
    • 机率论
    • 微积分(叁)
    • 数值分析(一)(二)
    • 应用科技
    • 生产管理
    • 实验设计
    • 品质管理
    • 资料探勘导论
    • 机器学习与类神经网路
    • 网路爬虫
    • POWER BI
    • 深度学习导论
    • 金融商品介绍
    • 金融商品应用
  • 大叁必修
    • 资料库系统
    • 机器学习(一)
    • 大数据管理分析平台
    • 保险金融
    • 金融实务
    • 金融大数据分析
    • 多变量分析
    • 类别资料分析
    • 资料探勘
    • 网路资料擷取与文字探勘
    • 物联网概论与证照辅导
    • 深度学习(一)(二)
    • 品质管理實務
    • 品质工程
    • 资料结构
    • 演算法
    • 资料库管理
    • 数理统计(一)(二)
  • 大四必修
    • 专题实作(一)(二)
    • 区块鍊应用与实作
    • 础滨商务应用暨数据分析
    • 时间序列分析
    • 金融科技与大数据
    • 存活分析
    • 醫學资料探勘
    • 人工智慧与物联网应用
    • 深度学习应用
    • 智慧医疗
    • 科学计算
    • 数学模型
专业选修课程
  • 精算分析与费率评估领域
    • 統計套裝軟體(一)、资讯網路、統計數學、保險學、民法概要、保險法、複利數學、個體經濟學、機率專題(一)、總體經濟學、保險數學、資料採礦、精算數學(一)、投資學、證券投資學、風險理論、隨機過程、可信度理論與損失函數、年金保險、精算數學(二)、財務報表分析、退休金數、機器學、存活分析
  • 计量财务与金融领域
    • 統計套裝軟體(一)、资讯網路、民法概要、統計套裝軟體(二)、商事法、複利數學、個體經濟學、Python程式设计與統計分析、資料採礦、財務統計、總體經濟學、證券投資學、風險理論、隨機過程、資產負債與管理、投資學、時間數列分析、財務報表分析、机器学习
  • 资料科学实务学程
    • 资料探勘、多变量分析、网路资料擷取与文字探勘、时间序列分析、醫學资料探勘、存活分析、类别资料分析、POWER BI、深度學習(一)、深度学习导论、搁软体应用
  • 人工智慧与深度学习学程
    • 深度學習(一)、机器学习与类神经网路、深度學習(二)、深度学习应用、智慧医疗、人工智慧与物联网应用、物联网概论与证照辅导、资料探勘导论、网路爬虫、资料库管理、础辫辫实作基础
  • 工業4.0学群
    • 品质管理、生产管理、品质管理實務、实验设计、品质工程、可靠度與設備預防維修、人工智慧与物联网应用
  • 金融科技学群
    • 金融商品介绍、金融商品应用、保险金融、金融实务、金融大数据分析、区块鍊应用与实作、础滨商务应用暨数据分析、金融科技与大数据
  • 科学计算学群
    • 數值分析(一)、演算法、资料结构、资料库管理、金融数学、數值分析(二)、Java 程式设计(二)、科学计算、应用科技、数学模型
特色课程
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商业数据分析

本课将介绍基本资料整理、描述与检定方法，并配合相关贰虫肠别濒、厂础厂或厂笔厂厂等套装软体之运用；内容含调查资料常用之商业统计资料探查方法并着重於软体之应用及报表的解读。

图解:小组成果报告发表

版权:统计系自有照片

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调查设计与分析

主要內容為學習調查過程之所需的設計方法、抽樣方法及分析方法，包括抽樣設計的步驟及問卷設計所需注意的事情及其優缺點、調查誤差及處理未回答問題，並討論常用於分析調查資料的类别资料分析及多变量分析的方法。

图解:问卷调查内容检讨调整

版权:统计系自有照片

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笔驰罢贬翱狈程式设计与统计分析

本課程介紹PYTHON程式的基本技巧與其在統計資料分析上訓練。 內容包含程式編輯所需要的基本演算概念 (變數、迴圈、函數)，同時也將透過教材上所提供的範例與網路資料庫所搜寻的實際資料透過python編程技術進行整理與分析。

图解:笔驰罢贬翱狈系统使用画面

版权:统计系自有照片

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机器学习

預測和机器学习是數據科學家和數據分析師最常見的任務。本課程將涵蓋預測函數的建構與應用；以及提供基本概念，如訓練、測試數據和過度學習；並推出一系列基於統計模型與演算法的機器学习方法，含分類樹、樸素貝氏與隨機森林。

图解:数据资料画面

版权:统计系自有照片

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资料库管理

本課程主要介紹資料庫觀念，並且講解結構化查詢語言(Structured Query Language, SQL)。學習完本課程後，學生將可運用一般資料庫(如Oracle, MySQL, Access)的SQL語法，其中包括如何執行DDL、DML、DCL等語法管理資料，如此方可遂行後續的統計分析。

图解:上课操作系统画面

版权:统计系自有照片
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金融大数据分析

這門課是屬於現在熱門的金融科技FinTech領域中 "智能金融理財服務" 面向, 授課內容涵蓋: (1) 熟悉R/Python 軟體金融工具 (2) 熟悉股票債券期貨金融商品 (3) 投資組合理論 (4) 藉著資料科學大數據分析以及人工智慧技巧撰寫金融商品投資策略. 實現程式自動交易.

图解:以人工智慧进行金融商品自动程式交易

版權:静宜大学资料科学暨大数据分析与应用学系

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深度学习应用

這門課所教授的內容是熱門的人工智慧領域之基礎. 主題內容涵蓋: 利用人工智慧深度學習技能應用在影像處理(自動駕駛, 醫學影像判讀), 自然語言處理(聊天機器人, 翻譯機器人)... AI自動駕駛實作影片: 1.https://is.gd/x2c84c 2.https://is.gd/ZYek1u

圖解:人工智慧自動駕駛: AI 追蹤物體

版权:静宜资科系

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资料探勘导论

资料探勘: 從大量資料(如網路)中提取有用资讯的科學。
1. 關聯分析(購物籃分析)
2. 推薦系統 (例如:進入一些購物平台,消費者喜愛的品項廣告會出現)
3. 社群網路分析: 影片:https://tinyurl.com/24kzgl7g
4. 文字探勘
5. 智慧行銷

图解:社群网路分析之客户分群促销(异顏色)

版權:静宜大学资料科学暨大数据分析与应用学系

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保险金融

1.从保险与金融理论知识引导实务应用
2.從保险金融應用的角度來探討理財規劃。
3.导入财务需求分析，精确规划人生风险
4.透过实务商品分析，了解产业实务面。
4.从现金流量活动了解保险与风险危机时应变之决策。
5.协助金融保险相关证照考试。

图解:专业经理人萧老师上课即景

版權:静宜大学资料科学暨大数据分析与应用学系

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资料库系统

大數據時代已經來臨，任何組織都有資料，並建置资料库系统加以儲存管理。有效的利用這些資料對於單位組織的運作與績效提升將有很大的幫助，因此管理與操作運用資料庫的相關技能就很重要。本課程讓同學瞭解资料库系统之設計與實際操作應用，並輔導考取國際證照、提升就業競爭力(資料庫證照是許多職缺的必要條件)。

图解:金融资料库(期货与股票)使用操作

版權:静宜大学资料科学暨大数据分析与应用学系
我的学系 逢甲大学
统计学系商业大数据组 		静宜大学
资料科学暨大数据分析与应用学系
适合从事工作
  • 保险业务经纪人

    从事销售保险，為顾客规划保险计划并解决客户在保险业务上的需求与理赔，提供问题諮询服务等。


  • 统计精算人员

    运用数学、统计及财务分析之知识，从事準备金分析、公司价值分析、资产负债分析、风险管理与设计保险制度等工作。


  • 研究助理

    协助研究计画的进行，并处理与计画相关的行政工作。


  • 统计学研究人员

    負責統計科學的研究與調查工作，並發展、改善統計方法 ，及對實際統計資料進行整合和解釋。


  • 公家机关相关人员

    1.接受人民委託，管理公共事务的人员。2.依法於受有俸给之文武职公务员，及其他公营事业机关服务人员。
  • SRE(DevOps) 工程師

    (1).SRE/DevOps是104人力銀行十大熱門職缺第三名, 台積電也大舉招募SRE人才. 勞動部課程之相關師資即在本系. SRE是本系重點培育方向(2)AI/大數據在企業實際運用中, 必須結合资讯技能與整體運作流程. 藉由SRE/DevOps之技能, 才能對於企業外在環境的改變作靈活的應對.


  • 人工智慧与大数据科学家(或工程师)

    本系專門培養人工智慧與大數據人才: 相關工作性質如下(1).以机器学习 & 深度學習 相關技能進行數據研究 (2).AI相關技術應用導入與開發評估 (3).資料分析、清理與模型開發應用及佈署 (4).网路爬虫及资讯系統大數據開發及維護 (5). 依需求設計與開發、測試、維護及專案管理。


  • 金融专业人员

    將本系所學之人工智慧(AI) 與大數據相關技能應用於金融領域. (1)
    在金融、投资相关公司中，从事有价证券与保险产物买卖，如股票、期货、选择权、保险等相关金融商品。(2)於银行、证券公司、保险公司、投信公司等机构内，从事资料蒐集、分析、撰写研究报告之工作，提供投资决策考量之工作。


  • 品管／品保工程师

    以本系所學之人工智慧大數據相關技能應用於品质管理與品质工程領域. (1)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。(2)進行品質管制資料的收集與分析，協助推展品質管制制度，保證產品品質合乎顧客需求之工作。


  • 统计与数学专业研究人员

    本系具備三面向之訓練: 數理內涵+资讯技能(AI與大數據)+實務應用, 因此有能力的同學可以從事數理的基礎研究:
    (1)从事基础数学的研究，并发展及改善数学技术及原理相关应用。
    (2)負責統計科學的研究與調查工作，並發展、改善統計方法 ，及對實際統計資料進行整合和解釋。
系友生涯
劉人楷 精算師

图解:刘人楷

版权:自製

劉人楷 精算師


於1995年毕业於统计系硕士班，高中时对运用数学来计算概率等题目相当有兴趣，并涉略自学统计及财务理论分析并量化未来不确定之风险评估与降低未来事件的不确定性的相关知识，大学时期及努力设定目标往精算考试迈进，在研究所期间已考过美国精算师认证的数个科目，毕业应徵同时获得数家公司提供工作机会。

先後在1995~2003擔任國泰人壽數理部副科長，2003~2004 台灣人壽商品企劃部經理，2004~2007 大都會人壽MetLife商品發展部經理，2007~2008 台灣人壽策略規劃部經理，2009~2015擔任 友邦人壽AIA商品開發部資深經理， 2015 至今法商法國再保險公司技術總監 深獲公司好評。在精算職業發展的路上感謝當年老師栽培。

林竑志 資料科學家

图解:银行资料科学家统计软体工具

版权:自行製作投影片

林竑志 資料科學家


於2005年畢業於統計系學士班，在高中期間較喜歡數學等課程，知道統計學為資料分析的基礎，在資料科學中扮演重要??，大學時期參與系上老師的團隊，得知机器学习在銀行業務可應用在了解信?卡盜刷專案刷卡異常。大學參加數據分析比賽經驗豐富 。

先後在2013~2014 SAS 擔任實習講師，2014~今 玉?銀? 智能?金金融處 資料科學家。「每周要跟管理業務的負責人吃兩次飯，最起碼兩次，這就是你的 KPI。」商業敏感是要靠「混」出來的，它並不會憑空出現。更一般性來說，數據部的?要和業務部的?經常在一起，不只是一同開會，更要一起喝茶、 吃飯。深獲公司好評。在統計學習的路上感受到當年老師高度的要求造就他現在良好的工作態度。

程彩虹 經理

图解:国泰日记

版权:自製

程彩虹 經理


於1996年畢業於統計系學士班，1998年畢業於統計系統計與精算研究所應用統計組。 以一個人心有多寬，路就有多寬與喜愛數理統計方式正面思考的態度就讀了逢甲統計學系，大學期間抱持著凡事皆正面能量永不變的態度來面對自己的學習與就業挑戰。

先後在 1998-1999 中央研就院擔任調查研究工作室助理， 1999-2000 SPSS軟體公司擔任統計軟體工程師，2001至今在國泰人壽 就職，目前擔任人力資源部任用發展科經理。如何看待自己的工作:只是為了上班賺錢過生活，不必太在意，或是充滿學習機會，要好好把握! 只要每天把自己的事做好，對於自我價值肯定，往往存乎一念之間。

屠嘉嵐

屠嘉嵐


学习经验:
屠嘉嵐系友毕业后考取交通大学「数据科学与工程研究所」,非常杰出.在学时表现优异，学习面向涉略广泛,曾进入多家公司进行与数据分析及建模相关的公司实习，将所学的技能用於实务问题之上。屠同学修习许多与资料科学及人工智慧相关的课程，非常有心的培养自我的技能实力，也有获得多张相关的证照。


目前就读交通大学「数据科学与工程研究所」

邢晏纯

邢晏纯


学习经验:
邢晏纯系友畢業後考取「台北醫學大學大數據科技及管理研究所」,在學4年學習態度優異，曾獲台中市模範生。系上課程規劃使學生奠定了統計及其相關應用之基礎，不論是資料科學、程式邏輯及資料庫運用方面，讓學生與實務領域接軌，不管是升學或就業都十分容易。


职业经验:
就讀「台北醫學大學大數據科技及管理研究所」, 研究關於自然語言處理, 例如情緒分析、聊天機器人之應用，在指導教授帶領之下，曾於碩二前將研究投稿於自然語言相關之國際會議(ICCLNLP)及台灣所舉辦的人工智慧會議(TAAI)，都獲得發表的機會。


戴添智

戴添智


学习经验:
1. 學習過程首先著重了解，再輔以不斷練習！我喜歡寫程式，自我訓練！大學時修習許多與资讯相關技能的課程, 好好裝備自己.
2. 「做中學，自我訓練」是非常重要的學習過程。遇到困難，上網找資料，尋求支援是非常重要的訓練！


职业经验:
1. 目前在资讯產業擔任主管職務,累積多年的實作經驗，已能獨當一面完成千萬元的專案計畫！
2. 升遷快速，年薪非常高！

温淑惠

温淑惠


学习经验:
系上提供學程的修習，讓我更有系統性的修課。每當課業上遇到困難時，系上有提供諮詢中心的諮詢，同樣地，老師也有office hours，並有耐心的引導我去解決各種學習上的疑難雜症。


职业经验:
任職於「中國砂輪企業股份有限公司」品保工程師，大學時,透過系上品质管理與統計方面的專業訓練，工作中能充分地來應付. 由於在理論與實務上的良好訓練, 對於工作實務上遇到的種種情況，容易去理解為什麼要這麼做，判斷何時可以這麼做，而不是僅接收別人叫你怎麼做，即使目前工作中並不會用到很艱深的統計難題。

鐘智瑋

鐘智瑋


学习经验:
大学时期是人生的黄金学习阶段，认真读书认真玩，尽可能地把握这段宝贵时光，找到自己有兴趣的专业，认真培养自己的广度和深度，尤其是你的外语能力和思考能力。


职业经验:
任職於「中國醫藥大學大數據研究中心」. 這工作是我能夠發揮能力的地方，最重要的是找到自己的興趣所在和個人價值，把握大學時期所學到的專業知識、表達能力及做人處事，其餘的等工作時再學習，但要不斷思考如何才能做得更好，試著培養出屬於自己的品牌。

我的学系

 逢甲大学
统计学系商业大数据组 		静宜大学
资料科学暨大数据分析与应用学系

多元能力

逻辑推理：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。
15% Complete
15%
数理科学：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资讯。
15% Complete
15%
记忆詮释：能識別、儲存、喚起多項资讯、數字、知識內容，且能以多種方式組合這些訊息間的差異與關聯。
15% Complete
15%
快速知觉与总结：能從散落的资讯中，快速分辨與覺察具有意義的訊息，且能歸納出要點、關聯、架構等概念。
15% Complete
15%
空间定向：能覺察環境、物體與自己的相對位置，辨別出方向、維度，想像物體在移動或重新排列後的外觀。
10% Complete
10%
同时多工：能同時接收多個訊息，切換心力在不同的訊息組合。
10% Complete
10%
主动学习：積極尋求新资讯用以掌握問題的前因、後果以及預期影響，並依據各環節選擇適合的學習行為。
10% Complete
10%
语文理解与表达：能透過語文理解他人想法形成特定概念，且能說明特定想法或因果關係。
10% Complete
10%
程式设计：了解程式語法以及邏輯架構，撰寫、修改程式，開發並設計系統。
30% Complete
30%
数理科学：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资讯。
20% Complete
20%
快速知觉与总结：能從散落的资讯中，快速分辨與覺察具有意義的訊息，且能歸納出要點、關聯、架構等概念。
10% Complete
10%
逻辑推理：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。
10% Complete
10%
批判思考：运用不同观点对问题进行理性分析，对问题的解决方法或结论，评估出优缺点、支持、反对的意见。
5% Complete
5%
主动学习：積極尋求新资讯用以掌握問題的前因、後果以及預期影響，並依據各環節選擇適合的學習行為。
5% Complete
5%
问题解决：分析並預判問題的成因與後果，設想出合適的解決方法及使用的工具。
5% Complete
5%
记忆詮释：能識別、儲存、喚起多項资讯、數字、知識內容，且能以多種方式組合這些訊息間的差異與關聯。
5% Complete
5%
语文理解与表达：能透過語文理解他人想法形成特定概念，且能說明特定想法或因果關係。
5% Complete
5%
敏锐创造：能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異，且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋，呈現新穎之處。
5% Complete
5%

性格特质

主动积极：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。
10% Complete
10%
乐群敬业：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，熱衷於與夥伴一同完成任務。
10% Complete
10%
自信肯定：总是相信自己能达成目标，会肯定自身的优势、长处，面对挫败能较好的调整情绪。
10% Complete
10%
开朗活泼：總是正向樂觀的看待事物的發展，即使事件發展不如預期，也能保持接納、能看見正向價值，常常表現自在、不膽怯。
10% Complete
10%
亲和接纳：總是願意關懷他人情緒與感受，樂於接納與照顧他人困擾與情緒，表現和藹友善、易於親近。
10% Complete
10%
合作互助：总是愿意优先关照、包容他人的需求，在不同意见中寻求最大的合作可能，优先寻求团体的共同价值，信任团体成员的指引。
10% Complete
10%
坚毅负责：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。
10% Complete
10%
深思力行：常常追求事物的条理秩序，审慎确认事物的彼此关係，行事仔细考量后果。
10% Complete
10%
探究冒险：常常樂於探索未知事物、能夠容忍陌生情境，樂於把困難視為一種挑戰，在探索、挑戰未知中偏好看見自己的成長。
10% Complete
10%
变通开创：常常對多種事物，表達熱情興趣，對於既有事物，進行拆解、重組，給予新的理解與觀點，並且喜愛創造出令人意想不到的新事物。
10% Complete
10%
坚毅负责：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。
30% Complete
30%
探究冒险：常常樂於探索未知事物、能夠容忍陌生情境，樂於把困難視為一種挑戰，在探索、挑戰未知中偏好看見自己的成長。
30% Complete
30%
乐群敬业：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，熱衷於與夥伴一同完成任務。
15% Complete
15%
自信肯定：总是相信自己能达成目标，会肯定自身的优势、长处，面对挫败能较好的调整情绪。
15% Complete
15%
合作互助：总是愿意优先关照、包容他人的需求，在不同意见中寻求最大的合作可能，优先寻求团体的共同价值，信任团体成员的指引。
10% Complete
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