大学硕士班

学程名称

「国立台湾大学/“中央研究院”」

资料科学学位学程

教育目标

核心能力

· 结合电机工程与资讯科学、数学与统计、高效能计算与实际问题应用。

· 具备到学术界从事高品质的研究与教学工作，或到工业界从事开创性高阶研发与加值工作的能力。

· 利用资料科学知识解决其它领域问题的机会，有助整体科学研究的提升。

· 运用资料科学专业知识与工具之能力。

· 具备发掘问题、分析、执行研究及整合系统之能力。

· 中英文沟通、撰写国际性论文报告及参与国际竞赛与学术活动之能力。

· 跨领域团队沟通、协调合作、领导团队及管理规划之能力。

· 能掌握资料科学及跨领域应用知产业动脉和最新科技进展。

· 负责尽职、自我学习、服务社会，以持续成长之能力。

课程资讯

· 必修课程：资料科学之统计基础、机器学习、大数据计算系统、资料科学计算等。

· 应用领域：医学影像造影、统计基因体学、分析和工业统计的应用、生物资讯、生物医学统计、社会网络分析和大数据资料分析、计算社会学、资料安全、电脑通信网路、医学影像系统、音乐讯号分析与检索、生物资讯学、社群网路分析等。

· 数学与统计：数值线性代数、数值优化、科学计算导论、资料科学之计算方法与工具、资料科学的数学基础、回归分析、多变量统计分析、高等统计推论、机率论、高维资料分析、函数资料分析、长期资料分析、贝式统计分析、统计学习、分类方法与评估、平行运算和自然演算优化的方法、统计计算、资料视觉等。

· 电脑科学：大数据资料系统、机器学习、机器发明，深度学习与应用、资料科学、机器人学、数位语音处理概论、人工智能、音乐讯号分析与检索、资讯检索与撷取、机器学习特论、多媒体资讯分析与检索、大数据资料系统之应用、网路资讯检索与撷取化、自然语言处理、社群网路分析、高等人工智能等。

大学硕士班

学程名称

「台北医学大学」

大数据科技及管理研究所

教育目标

核心能力

· 具备大数据研究能力，运用大数据科技，整合管理实务，提升组织效能，并强化管理与分析之专业。

· 学术知能：具备大数据研究与管理能力。

· 就业知能：运用大数据科技，整合管理实务，提升组织效能。

· 价值知能：运用大数据科技，强化管理与分析之专业。

· 公民知能：具多角度宏观之思维，增进国际视野。

课程信息

· 必修课程：研究伦理、数据科学、大数据统计分析与预测、大数据数据系统、大数据探勘与机器学习、大数据管理策略分析、专题讨论与研究等。

· 选修课程：商业智能与决策、电子商务与行动商务、Spark大数据分析实务、Hadoop/Spark/NoSQL实务、资料探勘实作、大数据之伦理与挑战、大数据产业趋势等。

大学硕士班

学程名称

「东吴大学」

大数据资料管理学院

教育目标

核心能力

· 在资料科学领域里工作的人需要具备两方面素质：一是概念性，主要是模型理解与运用；二是实践性，主要是处理实际资料的能力。培养这样的人才，需要数学、统计与计算机科学等学科之间的密切合作，同时也更需要产业界投入与协助。

· 课程规划强调学生“资料分析”、“资讯科技工具运用”及“大数据资料应用”三大方向。

· 课程设计首先包括资料科学与大数据资料课程，强调学生如何运用资料分析方法，转换为情报以预测未来环境；二为资讯科技运用相关课程，主要让学生透过资讯科技工具的操作与运用，如SAS、R等统计软体运用，提升分析资料的技巧并学习资料视觉化能力；三为专业领域选修课程，透过自然科学领域、人文社会科学领域及商管领域择一的专业选修课程，以及进行专题制作，提供学生专业领域学习应用经验。

课程信息

· 必修课程：资料科学导论、大数据资料商业模式创新应用、资料分析软体与应用、书报讨论等。

· 选修课程：统计分析、资料库管理与实务、资料探勘、云端运算、资料视觉化、大数据资料处理、社群网路分析、商业智慧、机器学习、文字探勘与资讯检索、物联网、专利大数据应用、金融大数据应用、行销大数据应用、物流大数据应用等。