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系所課程 |
應用數學系 Department of Applied Mathematics
教育目標
核心能力| 順序 | 學生核心能力 | 定義及說明 | 檢核指標 | 合格證明 |
| 1 | 數理基礎知識 | null | null | null |
| 2 | 數學分析專業知識 | null | null | null |
| 3 | 統計分析專業知識 | null | null | null |
| 4 | 計算科學專業知識 | null | null | null |
| 5 | 資訊科學專業知識 | null | null | null |
| 6 | 數學、統計、力學之理論解析 | null | null | null |
| 7 | 數學及統計軟體能力 | null | null | null |
| 8 | 英文語言能力 | null | null | null |
教育目標與核心能力對應表
| 能力對應 | 教 育 目 標 | |||
| 以大學基礎數學為核心。 | 配合計算數學、統計與數據科學之師資，培養學生使具獨立思考之能力。 | 能從事理論與應用分析、以及與數學相關之跨領域實務工作。 | ||
核 心 能 力 | 數理基礎知識 | |||
| 數學分析專業知識 | ||||
| 統計分析專業知識 | ||||
| 計算科學專業知識 | ||||
| 資訊科學專業知識 | ||||
| 數學、統計、力學之理論解析 | ||||
| 數學及統計軟體能力 | ||||
| 英文語言能力 | ||||
課程規劃課程列表
| 課程分類 | 課程名稱 |
| 共同必修 | 通識課程(30)、體育課程(不計入畢業學分)、勞作教育、英文能力檢定 |
| 院開授課程 | |
| 本系必修 | 資料結構 、複變函數論 、線性代數(二) 、數值分析(一) 、演算法 、分析導論(二) 、機器學習與資料挖掘應用 、普通物理學 、代數學(二) 、離散數學 、微積分Python實作 、數理統計(二) 、代數學(一) 、機率論 、工業與應用數學專題 、微積分(二) 、統計學 、 |
| 本系選修 | 人工智慧應用在教育數據(三) 、教育大數據專題(一) 、數據應用實務(一) 、實變函數論(一) 、教育大數據專題(三) 、數值最佳化 、大數據分析套裝軟體(二) 、醫療數據應用實務 、巨量資料分析 、人工智慧應用在教育數據(一) 、數據應用實務(三) 、大數據結構化程式設計 (三) 、數學規劃(二) 、大數據分析套裝軟體(一) 、大數據分析套裝軟體(三) 、大數據結構化程式設計 (一) 、普通物理學實驗 、數據分析與統計計算 、數據應用實務(二) 、人工智慧應用在教育數據(二) 、大數據結構化程式設計 (二) 、應數實作 、教育大數據專題(二) 、科技產業校外實習 、 |
升學方向| 課程分類 | 相關系所 | 推薦課程 |
就業方向| 工作類別 | 相關職業 | 推薦課程 |
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