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資料更新時間：2024/10/28 上午 11:30:51
学系特色
本學士班是由本院资讯工程學系，應用数学系 (数学科學組、統計科學組) 共同組成的的資料科學學習環境。 這樣的主軸，相當符合當今資料科學四大主幹：数学/統計、资讯科學、（專業）領域學科、溝通傳播。另外國際班的學習環境可以讓學生有更接近業界/學界的資料科學界面，讓後續的就業/研究/發展都有優先的起點。
学科意涵
學系關鍵字：#數據科學；#data_science, #AI #machine_learning
这个领域正在蓬勃发展演化--目标是创造与学习相关的知识与作法，使得能：
有效、聪敏地使用资料，透过探索/建模/理解詮释/传达沟通，提供决策建议，领域观点建构。最重要地，解决问题。
学习方法
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就最終目標而言，資料科學科學家/工作者大致上會具有或被期待有不同層次與面向上使用資料處理問題的能力。学习方法也可在這樣理解下，分為
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发现问题的学习
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尝试解决问题的学习
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审视评估解决方案的学习
高中階段可以準備的学习方法或方向
*聚焦/长期，保持好奇心的深入学习：挑一个自己有兴趣的主题，如运动、网路游戏、动漫、美妆、美食，追踪，理解相关背景知识与关键问题。
*回到原點：相關報導、资讯的原始資料與圖表研讀與判斷。以存疑存敬的角度，審視這些內容的適切性與其侷限。他們說的是對嗎？什麼時候、什麼狀況、什麼範圍是對的?
*拓展、溝通、連接：將自己的學習心得整理成短篇報導/報告，以如Podcast, Youtube 或其他方式公開發表，與同學/朋友交換意見，整合意見修正後以如PodCast, Youtube 方式上傳上網。
*實做/了解/學習資料處理工具，如資料分析軟體 R, Python 與其套件使用，背後學理/學科。
与相关科系之异同
對這個問題的第一個理解是：這並非一個關鍵問題。目前的資料科學家、相關工作者，乃至於一般職場中的人，其主要工作都可歸納為——找出問題、理解問題、解決問題。問題並不受限於特定學科或系所。同樣是资讯工程或資料科學系，核心課程可能有所不同，更何況每位學生的學習路徑和修課選擇也會不同。簡而言之，這個系所的名稱大體上符合現今相關領域的課程與學習內容。具体來說，應用数学、統計、资讯科學、資料科學等學系皆涵蓋類似
生涯发展容易误解之处
中小学教师或公职人员是选项，但应该不是优先选项。
学习方法容易誤解之處
在这个领域中，计算能力，特别是对计算速度的要求，或是快速解题的技能，虽然能反映对相关内容的熟悉度，但并非学习的核心重点。快速地独立完成一个程式码撰写，虽然可以当作一种评量指标，但也不是最终目的。真正重要的是培养处理真实世界问题的能力，而非仅仅追求完成练习题的熟练度。
补充提醒与说明
无
核心课程地图
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大一必修
- 微积分
- 线性代数
- 程式设计
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大二必修
- 统计学
- 资料结构
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大叁必修
- 數理统计学
专业选修课程
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数学/統計領域
- 迴归分析、机率学
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资讯工程領域
- 演算法、资料库
特色课程
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新成立的系所。
本系是新成立的系所，可以參考主要組成學系，東華大學應用数学系以及资讯工程學系之相關說明。
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新成立的系所。
本系是新成立的系所，可以參考主要組成學系，東華大學應用数学系以及资讯工程學系之相關說明。
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新成立的系所。
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适合从事工作
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資料科學家/Data Scientist
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资料科学项目皆有涉及，但较偏重资料探索/建模/詮释部份。
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資料工程師/Data Engineer
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资料科学项目皆有涉及，但较偏重资料获取/清整/探索部份。
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資料策略師/Data Analytici
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资料科学项目皆有涉及，但较偏重资料获取/詮释/沟通部份。
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系友生涯发展
新成立系所
本系是新成立的系所，可以參考主要組成學系，東華大學應用数学系以及资讯工程學系之相關內容。
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新成立系所
本系是新成立的系所，可以參考主要組成學系，東華大學應用数学系以及资讯工程學系之相關內容。
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新成立系所
本系是新成立的系所，可以參考主要組成學系，東華大學應用数学系以及资讯工程學系之相關內容。
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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
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。
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
