跨領域與國際化並重的大數據科學教育

理工學院大數據科學國際學士班由資訊工程學系 與 應用數學系（數科組、統計組）聯合組成，結合兩大領域的專業師資與課程規劃，提供學生一個具前瞻性與實務應用的學習環境。

多元課程與跨領域技能的養成

現代資料科學家的核心競爭力並非全能，而是能在一至兩個專業領域中深耕，並對其他相關領域具備基礎理解與合作能力。

本學系的課程設計涵蓋 數學統計 與 資訊科學，培養學生的數據分析能力與程式開發技能。

專業課程結合實務案例，讓學生能夠應用所學於實際問題解決中，進而強化跨領域思維。

全英語授課環境

全英語的教學模式，讓學生在學術與專業討論中提升 英語溝通能力 與 表達能力。

增強學生的國際競爭力，為未來進入國際職場或研究領域奠定堅實基礎。

國際化的團隊合作與經驗交流

在多元文化的教學環境中，學生將參與 國際團隊合作 和 專業討論，學習與來自世界各地的同儕協作。

累積良好的國際交流經驗，拓展學生的全球視野，為未來的職業發展創造更多可能性。

專業師資與資源支持

整合資訊工程與應用數學的專業師資，為學生提供完整且深度的學術指導。

透過創新教學方法與實驗室資源，幫助學生掌握快速變化的數據科學技術與工具。

課程規劃

培養學生具備基本數學知識及邏輯推理能力；著重機率、統計、資訊等相關領域知識的培養；強化軟體應用與統計計算能力。課程設計包含數學、統計、資訊工程領域與及跨領域學習與實作等方面：

基礎能力養成：以建立學生基礎數學、統計、程式能力為目標。 數學領域建構基礎數學知識，課程結構將以微積分、線性代數、離散數學等課程為核心；統計領域基礎統計與機率知識的培養，課程結構以統計學、基礎機率、迴歸分析等課程為核心；資訊工程領域程式撰寫能力與計算基本能力的養成，課程結構將以程式設計、資料結構、基礎資工理論等課程為核心。
進階知識培養：為加強學生對於計算方法的有效性、統計建模的可靠性與數據分析等能力。數學領域強調進階數學知識的學習，課程設計以數學分析相關課程為核心；統計領域引導學生學習理論統計與機率知識，課程內容以數理統計學、機率論為主；資訊工程領域著力於學生程式與計算素養的養成，課程結構以資料科學、機器學習、深度學習、資料探勘等課程為核心。
實作能力培養：透過實務課程操作增進學生對專業知識的了解與運用，強化數據的處理與分析能力。提供統計軟體與實務分析、生物或醫學資料分析、影像處理、人工智慧等相關知識，並參與專題製作。

I.數學核心課程(13學分):微積分(一)、微積分(二)、線性代數、初等分析

II.統計核心課程(12學分):基礎機率、統計學、數理統計學(一)、統計軟體與實務應用

選修課 - 以下之一:數理統計學(二)、迴歸分析、機率論

III.電腦科學核心(18學分):計算機概論、程式設計(一)、程式設計(二)、資料結構、演算法、大數據分析導論

選修課:人工智慧導論、人工智慧、機器學習導論、計算機網路、資訊安全、資料科學導論、資料庫系統、永續之創意數位學習

未來發展