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系所課程 |
應用數學系大數據 Executive Master Program in Big Data
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 | 統計分析專業知識 | 具備統計理論基礎與分析方法之專業知識，能正確運用機率模型、推論統計、迴歸分析、多變量分析等方法，進行資料整理、分析與結果詮釋，並支援實務決策與研究應用。 | 1.需選修系所「統計分析專業知識」核心能力課程： 迴歸分析、資料科學與迴歸分析、應用多變量分析 2.成績達70分及格標準。 | 期中、期末測驗試卷或書面報告 |
| 2 | 計算科學專業知識 | 具備計算科學之理論與方法，能理解並運用數值分析、演算法設計、高效能計算與模擬技術，將數學模型轉化為可實作之計算流程，以解決科學與工程相關問題。 | 1.需選修系所「計算科學專業知識」核心能力課程： 演算法應用與Python實作、人工智慧與深度學習、 深度學習、人機互動與電腦視覺 2.成績達70分及格標準。 | 期中、期末測驗試卷或書面報告 |
| 3 | 數據科學專業知識 | 具備資料蒐集、清理、分析與建模之整合能力，能運用統計方法、機器學習與資料探勘技術，從大量或複雜資料中擷取有意義的資訊與洞見，並進行有效的分析與溝通。 | 1.需選修系所「數據科學專業知識」核心能力課程： 使用R的監督學習方法、機器學習、生成式AI概論與 應用、數據分析與AI應用 2.成績達70分及格標準。 | 期中、期末測驗試卷或書面報告 |
| 4 | 數學與統計軟體能力 | 具備熟練操作數學與統計相關軟體之能力，能使用適當的程式語言與分析工具進行資料處理、數值計算、統計分析與視覺化，以支援研究、分析與實務應用。 | 1.需選修系所「數學與統計軟體能力」核心能力課程： 資料分析與R語言、Python程式設計與生成式人工智慧 應用、數據分析數學 2.成績達70分及格標準。 | 期中、期末測驗試卷或書面報告 |
教育目標與核心能力對應表
| 能力對應 | 教 育 目 標 | ||
| 培養具有產學鏈結與大數據應用分析之專業人才。 | 培養具有實作、理論與應用能力兼備之數據科學人才。 | ||
核 心 能 力 | 統計分析專業知識 | ||
| 計算科學專業知識 | |||
| 數據科學專業知識 | |||
| 數學與統計軟體能力 | |||
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 | 碩士論文 、研究方法 、 |
| 本系選修 | 深度學習 、演算法應用與Python實作 、數據分析數學 、使用R的監督學習方法 、數據分析與AI應用 、機器學習 、 |
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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