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資料更新時間：2024/11/1 下午 01:49:24
学系特色
【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).
学科意涵
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。
学习方法
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
机器学习：
機器學習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。機器學習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。 因此资料探勘與機器學習相輔相成。
图解:专题实作导入机器学习
版权:静宜资科系
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
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
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
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
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 (統計與数学訓練) 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設計訓練，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
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, 統計與数学專業人員).
学习方法容易誤解之處
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
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、財金保险)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 "下載詳細資料"連結。
核心课程地图
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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
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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
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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)
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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
- 医学资料探勘
- 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
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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、医学资料探勘、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
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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
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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
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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
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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 程式設計(二)、科学计算、应用科技、数学模型
特色课程
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
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, 医学影像判讀), 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
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
保险金融
1.從保险與金融理論知識引導實務應用
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.從現金流量活動了解保险與風險危機時應變之決策。
5.協助金融保险相關證照考試。
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
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
适合从事工作
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SRE(DevOps) 工程師
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(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.
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人工智慧与大数据科学家(或工程师)
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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).以機器學習 & 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。
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金融专业人员
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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、投資相關企業中，從事有價證券與保险產品買賣，如股票、期貨、選擇權、保险等相關金融商品。(2)於銀行、證券公司、保险公司、投信公司等機構內，從事資料蒐集、分析、撰寫研究報告之工作，提供投資決策考量之工作。
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品管／品保工程师
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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。
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統計與数学專業研究人員
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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)從事基礎数学的研究，並發展及改善数学技術及原理相關應用。
(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。
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系友生涯发展
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
学习经验:
邢晏纯系友畢業後考取「台北医学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「台北医学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
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
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
学习经验:
大學時期是人生的黃金學習階段，認真讀書認真玩，盡可能地把握這段寶貴時光，找到自己有興趣的專業，認真培養自己的廣度和深度，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。
多元能力
程式设计：了解程式语法以及逻辑架构，撰写、修改程式，开发并设计系统。
性格特质
坚毅负责：常常长时间专注投入於特定事物，排除干扰讯息，会对所承诺的事物，会负起责任目标、执行到底，享受追求成就。
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。
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