CubicPower晶智能中心 教學機器人 電機資訊學院 資料科學／大數據分析學系  科系課程簡介

規劃製作: 夏肇毅

日期: 2026/8/17 初版

科系:

資料科學／大數據分析學系

科目:

AI資料工程簡介、AI應用規劃師中級大數據處理分析與應用、企業資料分析簡介、資料科學導論、Python資料分析、R程式應用實務、商業分析簡介、統計程式設計簡介、統計學簡介、描述統計簡介、推論統計簡介、數理統計簡介、抽樣調查簡介、多變量分析簡介、貝氏統計簡介、非參數統計簡介、時間序列分析簡介、向量資料庫簡介、圖檢索增強生成簡介、圖神經網路簡介、金融資料分析簡介、大數據可視化

簡介:

資料科學／大數據分析學系以「資料取得、資料治理、統計分析、模型建立與決策應用」為主要教學架構，培養學生將大量原始資料轉換為可理解、可驗證及可支援決策的資訊。資料科學導論、Python資料分析與R程式應用實務建立資料處理能力，讓學生熟悉資料清理、轉換、探索式分析與視覺化。統計學、描述統計、推論統計與數理統計則提供科學分析的理論基礎，使學生能理解估計、假設檢定、信賴區間與統計推論，而不是只依賴軟體產生結果。抽樣調查、多變量分析、貝氏統計與非參數統計進一步處理不同型態資料及複雜分析問題。時間序列分析則特別適用於金融、能源、交通、企業營運與需求預測等連續資料。企業資料分析與商業分析課程將統計方法連接管理決策，培養學生從商業問題定義資料指標，再建立分析模型。AI資料工程則將資料科學延伸至現代AI系統，包括資料管線、資料品質、特徵資料與模型資料管理。向量資料庫與圖檢索增強生成則代表資料分析開始與生成式AI結合，使企業知識能被搜尋、關聯與推理。圖神經網路則處理具有關係結構的資料。金融資料分析可進一步應用於風險、投資與市場分析。未來資料科學將朝即時分析、AI資料工程、企業知識庫、RAG、圖資料庫、多模態資料與自動化決策發展，人才將成為AI時代的資料基礎建設核心。