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資料更新時間：2024/9/16 上午 10:04:55
学系特色
东吴大学獨步亞洲首創『巨量資料管理學院』，並設立资料科学系，效法美國知名學府，不僅著重知識的傳授更強化專業領域的養成，課程規劃彈性而因應時代所需。著重於資料科學跨领域應用，課程設計結合機器學習、人工智慧、資料分析、資料視覺、数学、統計、管理、金融、行銷、社會、心理、商業應用等跨领域應用，強調专题实作與企業實習，同時引進業師群實務授課，致力培育高應變力的跨领域數據人才。
学科意涵
在資料科學領域裡工作的人需要具備兩方面素質：一是概念性，主要是模型理解與運用；二是實踐性，主要是處理實際資料的能力。培養這樣的人才，需要数学、統計與計算機科學等學科之間的密切合作，同時也更需要產業界的投入與協助，現在遍佈於日常生活中的影音推薦系統、Siri 語意分析系統等都是應用。
学习方法
問題導向式學習(Problem-Based Learning, PBL)：透過問題情境誘發學生探索目標、設定方法並善用资讯科技(如：Python等工具運用)以及網路資源(如公開資料與程式碼)來提出解決方案，以培養學生資料分析基礎能力，並提升學生自我學習與解決問題的能力。
專案導向式學習：專案即是現實世界的真實案例，使學生進入有意義的問題情景中，通過自主探究和團隊合作來解決問題，結合業界資源於課堂中導入 Capstone 專案，由業界專家出題，老師引導學生解題，在過程中培養資料分析能力、問題解決能力以及多元之資料分析視野。
主題式學習：跨學科知識範疇，由不同領域業界老師扮演著顧問的角色，並透過同儕合作與校外實習，探索真實世界的各種現象，思考因應社會挑戰的可行辦法，並發掘自己的潛能。例如：研究「社群憂鬱現象」的主題，就會涉及心理、社工、自然語言處理、医学、社群、科技等多個學科，帶領學生進行跨學科的专题实作。
高中階段可以準備的学习方法或方向
高中端可以利用网路教学或是线上课程来进行预先学习，或是经由杂誌、媒体等方式多吸收来自各种不同面向的科技趋势与走向，让自我对於数位化、人工智慧的应用场域更加了解。
与相关科系之异同
资料科学系常與资讯工程、资讯管理比較。资讯工程系的學生多從事研發設計與硬體相關或是新演算法的軟體工作；资讯管理系則是與管理相關的運用，較著重商業應用相關領域，资料科学系則較重視在跨领域中的問題解決，專注於如何運用現有的工具以及計算方法來進行分析，並協助企業進行結果判讀進而解決問題。因此，資料科學課程包含資工的基礎程式設計訓練，再加入商業行銷應用、金融科技與社會科學等領域的分析應用。
生涯发展容易误解之处
在這個人人都提「人工智慧與機器學習」的時代，具備有分析資料的能力，以及跨领域數據應用能力的人是極度缺乏的。資料科學乃是養成兼具资讯程式能力、資料分析與跨领域溝通能力的人才，不僅可以跟资讯工程師溝通無礙，對管理層面也能夠了解需求進而發現問題，研擬解決問題的流程，使得企業內部的资讯以及產業思維順利銜接。
学习方法容易誤解之處
資工資管是培育IT人才，而資料科學是培育DT(Data Technology)人才。IT重視流程，反觀DT重視結果。在課程設計上，我們著重於在跨领域中問題解決，更專注於如何運用资讯科技工具以及程式設計提出解決方案並對結果進行判讀，協助企業解決問題與決策支援。
补充提醒与说明
程式語言與资讯能力往往只是職場必備的條件，因此一開始我們著重培養资讯技術能力為主要目標。透過大一大二年級扎實的基礎工訓練後，大三大四時提供學生多樣性的領域發展如商業應用、金融科技、社會科學等課程培育，讓學生能從生硬的理論基礎與方法學中，懂得如何利用所學在實際接觸到企業個案，並了解不同領域的業者所面臨的困境，參與可行的解決方案，提升職場競爭力，並從中了解自我的興趣以及未來職場的方向。
核心课程地图
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大一必修
- 微积分
- 计算机概论
- 程式设计(一)(二)
- 巨量资料概论
- 资料库导论
- 线性代数
- 网页程式设计
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大二必修
- 资料分析软体
- 资料工程
- 资料产物开发实务
- 机率与统计
- 资料视觉化分析
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大叁必修
- 资料探勘导论
- 机器学习导论
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大四必修
- 人工智慧导论
- 专题实作
专业选修课程
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资料分析专精类课程
- 資料結構與演算法/ 互動科技/ 電子化企業/ 擴增實境行動應用整合開發/ 雲端運算服務/ 巨量資料處理架構與技術/ 资讯安全與倫理/ 巨量資料分析應用/ 視覺化解析/ 多變量分析導論/ 資料檢索導論/ 文字探勘導論/ 企業實習
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商業應用学群課程
- 區塊鏈/ 大數據行銷/ 社群媒體行銷/ 電子化企業/ 智慧聯網應用/ 使用者經驗之洞察分析/ 智慧城市創新應用/ 行為資料科學/ 廣告投放分析
特色课程
多元学习场域，实作课程
依據不同領域建立實驗室，提供學生多元學習場域並鍛鍊其基礎能力，更透過實際專案的執行，引動學生學習動機與興趣。特別是在「程式能力」的培育方面，課程設計含括：Python, Julia, R, SAS, Java, PHP, HTML5, SQL
业界专家带路，实战力课程
在課程中導入盛行於美國著名學府的Capstone Project，幫助學生統整與深化所學，讓學習更紮實，同時引導學生1.深入瞭解數據並協作解決數據問題，2.由數據找洞察，幫助企業做得更好，3.從這些洞察中找到正確的方向去建立行動以產產生資料價值，課程含括：人工智慧、機器學習、社群網絡等
跨领域人才培育課程
為縮短學用落差，針對資料科學廣泛應用的三大專業領域設計：商業應用、金融科技與社會科學学群選修課程，學生可以選擇一項專業選修学群課程或是探索不同領域專興趣；再配合產業實習專題，以實務與業界選才標準孕育新生代資料科學應用人才。
适合从事工作
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行销企划部门主管
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确认产物需求、竞争者和潜在客户，研订行销策略及规划行销活动等，并负责部门协调、指导、管制及考核等的管理工作。
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其他资讯專業人員
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從事各方面的數據分析资讯專業工作。
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金融科技
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金融商品数据分析。
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系友生涯发展
李昱萱
巨资让我最有感的是实作经验丰富以及学院老师的用心。在巨资和老师有一起执行专案，能将所学应用到专案中，亦从中发现实作上的困难并且学习如何排除问题，老师对於学生的问题都是很乐於分享与讨论。在选择未来职场的方面尽可能不要限缩自己的选择，其实每个工作领域都需要数据分析，重点是多培养自己多元的技能。
現在的產業需要的是多元的人才，因此在大學畢業後選擇了巨資研究所。現在數據分析是人人都必須要有的思維，不管你在哪個單位哪部門都需要這項技能。而巨資培養了我程式語言的邏輯思考以及尋找資源解決困難的能力，並且在實習以及專案的經驗中與社會接軌。現為資誠会计事務所程式開發工程師。
王奕淳
原本考上其他学校统研所，但考虑程式语言重要性而选择巨资。在这裡可以為程式语言打下很好的基础，巨资每个教授都身怀绝技，在各自领域中都是佼佼者，能接触到各种产业不同的大数据分析应用，进而让自己能学习到产业都如何使用数据去做分析的。
现任职於永丰银行数位分析部。
Willy Lin
原本是几乎没有程式基础的文科人，进入资科学习相关知识与工具应用，也透过实习培养实务经验，让我能顺利往资料分析领域发展。在这个资料至上的时代，有资料就是佔尽优势，但是若是不会对资料做适当的处理及分析那就太可惜了。巨资透过专业的课程以及实习的机会让我在过程中收穫极多，让我可以顺利的与社会接轨。
现任职於运达航运股份有限公司。
多元能力
敏锐创造：能觉察特定事件与观念、理论之间的差异，且能对事物进行拆解、组合、重新詮释，呈现新颖之处。
性格特质
变通开创：常常对多种事物，表达热情兴趣，对於既有事物，进行拆解、重组，给予新的理解与观点，并且喜爱创造出令人意想不到的新事物。
图表来源為该校系之重视百分比，加总為100%；百分比越高，代表越重视。
- 热门比较学系
