計算與資料科學組 - 國立中央大學數學系

數學系學生清晰的數學邏輯推理、分析訓練與資訊能力，非常適合從事數據資料、計算科學和金融科技等新興領域相關工作，可以在上述產業發展扮演重要角色。

基於上述理由， ... 國立中央大學數學系 公告 重要公告 最新消息 歷史公告 獎學金 學術活動 演講訊息 研討會公告 歷史紀錄 系所資訊 系所簡介 系館設備 數學計算實驗室 機器人實驗室 圖書室 研究計畫 歷屆系主任 大事紀要 聯絡資訊 系友會 系所成員 專任教師 兼任教師 博士後研究員 訪問學者 行政人員 退休教師 課程介紹 修課規定 課程簡介 課程地圖 開放式課程 核心能力表 入學資訊 數學科學組 計算與資料科學組 學士班入學 碩士班入學 博士班入學 活動紀錄 演講紀錄 親師交流 學生活動 研討會紀錄 其他 系Portal 成績查詢 計算與資料科學組 數學系需要走出全新的道路！ 科學計算 × 影像處理 × 資料科學 × 金融數學 培養學生就業競爭力的四大領域！ 計資組-科學計算 了解科學現象與工程問題，重要而不可或缺的工具！ 計資組-影像處理 在這個競爭的年代走出人生舞台的一片天！ 計資組-資料科學 『數學讓我找到新的路！』 計資組-金融數學 世界將需要大量的金融科技人才！ Previous Next 計資組簡介 輕觸以了解更多 計資組簡介 入學方式 輕觸以了解更多 入學方式 修課規定 輕觸以了解更多 修課規定 畢業出路 輕觸以了解更多 畢業出路 FAQ 輕觸以了解更多 FAQ 經驗分享 輕觸以了解更多 經驗分享 計資組簡介 中大數學系的計算與資料科學組簡稱計資組，是本系於108年學年度新設的一個組。

現今是著重跨領域整合的時代，其他學門的發展常需受過嚴謹訓練的數學人才。

數學系學生清晰的數學邏輯推理、分析訓練與資訊能力，非常適合從事數據資料、計算科學和金融科技等新興領域相關工作，可以在上述產業發展扮演重要角色。

基於上述理由，我們成立了計資組，依照系上老師的專業與考量學生的綜合能力，選擇了四個可以進行數學應用深化的方向：科學計算、影像處理、資料科學與金融數學。

科學計算 輕觸以了解更多 科學計算 影像處理 輕觸以了解更多 影像處理 資料科學 輕觸以了解更多 資料科學 金融數學 輕觸以了解更多 金融數學 入學方式 繁星推薦入學 關於繁星入學方式可參考簡章所述： 另可參考PDF格式之繁星簡章(將另開新分頁) 個人申請 關於個人申請方式可參考簡章所述： 另可參考PDF格式之申請簡章(將另開新分頁) 第二階段甄試書面資料審查： 另可參考PDF格式之申請簡章(將另開新分頁) 指定科目考試 關於指考申請方式可參考簡章所述： 另可參考PDF格式的第88頁申請簡章(將另開新分頁) 修課規定 除校訂共同必修外，計算與資料科學組以四選二的課程為目標，設計能搭配之必修課如下： 大一組訂共同必修 微積分一(4)、線性代數一(3)、基礎數學(3)、基礎程式語言(3) 微積分二(4)、線性代數二(3)、科學計算導論(3) 大二組訂共同必修 機率論(3)、分析導論一(3)、數值線性代數(3)、數學建模(3) 統計學(3)、分析導論二(3)、數值微分方程(3)、最佳化與其應用(3) 並規劃以下課程地圖： 領域 第一階段 第二階段 第三階段 第四階段 科學計算 大一組訂共同必修 數學建模 數值微分方程 數值線性代數 流體力學計算導論 科學計算專題I、II 影像處理 大一組訂共同必修 機率論 統計學 數學建模 數值線性代數 數值微分方程 最佳化方法與其應用 數學影像處理導論 影像處理專題I、II 資料科學 大一組訂共同必修 數值線性代數 機率論 統計學 最佳化方法與其應用 資料科學導論 資料科學專題I、II 金融數學 大一組訂共同必修 機率論 統計學 數學建模 金融數學導論 金融數學專題I、II 另可參考必修科目表(將另開新分頁)。

畢業出路 程式設計師 影像處理工程師 影像辨識開發工程師 資料/數據工程師 資料/數據分析師 資料/數據科學家 資料建構師 人工智慧研發工程師 人工智慧應用工程師 人工智慧演算法工程師 精算分析師 金融工程分析師 量化投資研究員 FAQ 本系計資組如何進行人才培育？ 計資組必修課程的設計，於大一、大二時著重於數學基礎訓練，而在大三上時學生依照自己的興趣由科學計算、影像處理、資料科學與金融數學四個領域中至少選擇兩個方向，使用在大一、大二之必、選修課中所習得的數學工具進行進一步的學習，並於大三下至少選擇四個領域中的一個進行專題研究，學習處理與解決實際問題的經驗與能力。

本系計資組的必修課程為何？ 除了校、院共同必修科目外，計資組在數學系內的必修課如下： 大一上：微積分一、線性代數一、基礎數學、基礎程式語言； 大一下：微積分二、線性代數二、科學計算導論； 大二上：分析導論一、基礎機率論、數學建模、數值線性代數； 大二下：分析導論二、統計學、數值微分方程、最佳化方法與應用。

本系計資組為什麼會做這樣的課程設計？ 我們選擇了這些課做為必修課程，主要是搭配大三之後的四大特色領域進行數學訓練。

在大一課程的部份，微積分與線性代數是現今所有數學理論發展的基礎，而接下來的必修課程多少都會結合以程式撰寫來達成數學理論與實作的結合，所以在大一上便開始進行基礎程式語言(Python)的訓練。

大二的必修課，則是為了大三的特色領域做先期準備，其中科學計算方面需要使用到數學建模、數值線代與數值微方等課程當基礎；影像處理則需要從數學建模、數值微方與最佳化的基礎出發；資料科學則是著重於機率、統計與最佳化的應用；金融數學則是在數學建模、機率、統計中發展。

這些大二必修課的共同理論基礎則是分析導論。

本系計資組與其它大學的應用數學系有什麼差異？ 計資組課程針對四大特色領域重新進行基礎數學課程安排： 計資組以實際需求為導向，將四大特色領域所需的基礎數學知識特別獨立出來開課，例如將傳統應數系中的必修課程「數值分析」中只有六到八週時間鋪陳、但卻在科學計算、影像處理與資料科學中都要大量使用的兩個課題「數值線代」與「數值微方」，讓學生能進行各一個學期的完整學習，而將其餘在該課程中與上述方向較為無關的課題在科學計算導論中呈現。

計資組的畢業門檻要求進行專題研究： 除了有不同的基礎數學課程外，計資組的畢業學分中亦要求學生至少必選修四大領域中的兩個進行深入學習並參與專題研究，期待學生除了學習數學理論之外也知道能如何應用數學到實際解決問題上，進一步達成學以致用的目標。

計資組課程接續性極高： 傳統的數學課程常常是以點的方式呈現，較少去強調各課程之間的關聯性，為了課程的完整性常常會重複教授類似的觀念，而為了讓計資組的學生能更有效率地學習，我們重新設計了整個課程學習地圖，特別強調每個課程之間的先後因果關係，使得學生能在大三進入特色領域的學習之前便掌握了足夠的數學知識。

計資組課程理論與實作並重： 不同於傳統框架下的數學課程，計資組的課程也會在理論與實作上取得平衡，不似傳統偏重於數學理論的鋪陳，盡量在每門課(包含分析導論這種一般認知中的純理論課)中都加入電腦實作的元素。

傳統應數系較缺純數學課程的老師，而中大數學系尚有數學組： 一般的應用數學系在純數學上的師資較為缺乏，而代數學中發展出來的數論為現今編碼及密碼學的基礎，幾何則在影像識別等等應用領域亦有長足的發展，本系除計資組外尚有數學組，絕大多數的數學課程皆有師資人力可以開設，計資組的學生若對代數或是幾何課程有興趣，都能在本系的課程得到充足的支援。

什麼是海報上提到4C能力？ 在全球化下所展開的知識經濟競爭中，各國為了提升國民之競爭能力，紛紛提出21世紀公民所應具備之4C及運用資訊科技的能力。

而這當中的4C能力包含了 CriticalThinking(批判性思考) Communication(有效溝通) Collaboration(團隊合作) Creativity(創新創造) 為什麼進入本系計資組可以培養4C能力？ 計資組的課程與數學組的一樣同樣強調數理邏輯能力的養成，而數學系與物理系是唯二能真正養成學生數理邏輯的科系。

數理邏輯則是邏輯能力的具體實現，而良好的邏輯能力則是批判性思考能力的根本。

計資組的專題課程將要求小組協作，而所指定的專題一般也並非只需採既有套路便可完成，小組成員在協作的過程中必須積極溝通並與老師、合作無間、發揮創意方可順利完成。

是否有進一步的資料可以了解四大領域的內容？ 有的！請參考計資組四大領域的說明： 科學計算 輕觸以了解更多 科學計算 影像處理 輕觸以了解更多 影像處理 資料科學 輕觸以了解更多 資料科學 金融數學 輕觸以了解更多 金融數學 經驗分享 追隨你的熱情，活出你的夢想－和林學長的對談(中央大學數學系畢) 林佐治學長是中央大學數學系的75年級生，畢業後考上成大資工所，之後從事資訊工程的相關工作，現則是杜比實驗室的業務總監。

以下是林佐治學長的訪談內容： 請問學長，當初為何選擇數學系？ 林：我們那個時代仍是聯考的時代。

高中時也不知對什麼感興趣，基本上是分數到哪就唸哪裡。

之後會何選擇資工所呢？ 林：上了數學後才知道自己對數學完全沒有興趣與才能，所幸因為當時擁有少數人才有的個人電腦，喜歡打遊戲，從而對其背後的程式產生好奇，也因此發覺對電腦的興趣，於是從二年級開始便修了如組合語言等不少資工系的課，畢業後考上成大資工研究所，主攻聲音擷取技術。

不過雖然我數學不好，上了研究所後卻發覺自己是同學裡面數學最好的。

比如在做音訊的codec(編碼或解碼)時，同學都是照著其中數學演算法寫程式，我卻從其中最基本的數學方程到演算法徹底去了解，之後教授甚至叫我上台講解。

我的數學真的不好，所幸在大學裡發現自己的熱情，這個小火種推動著我在人生的道路繼續往前走，假如當時我沒能發現自己的熱情，不知道今天我的人生會是什麼樣子。

我覺得關於人生，熱情是最重要的，要找到自己enjoy的事，而每個人的興趣和才能都不同。

我們數學系的同學有少數幾個繼續往數學領域深造，出國留學。

像我的同學黃禮珊，現在是清大統計研究所的教授，另外有位同學在健行科技大學任教。

我覺得這些數學家的腦袋是異於常人，他們能領略數學的美，但我不能。

我在修高微、複變函數時心想：這些東西是要幹什麼的…我清楚自己不適合走數學這條路，但是我總得畢業，拿個文憑，所以好不容易混畢業了，雖然花了五年，但也考上資工研究所。

學長之後又如何從資工轉到現在的業務總監呢？目前的工作和數學或資工是否有關？ 林：我目前會用到的數學大概就只有加減乘除吧！哈哈…和資工也沒多大關係，因為我現在主要做業務行銷，也不用寫程式。

資工研究所畢業後，我成為資訊工程師，做過PM(productmanager)也從事研發工作，後來一件事改變了我，讓我對自己的人生有了另一番思考。

當時微軟要徵一個architech，待遇比照副理。

你們知道architech是什麼嗎？他是整個軟體系統，如Window系統的建築師或總工程師，他必須創造設計出整個軟體架構，對於寫程式之類也必須瞭若指掌。

我自問有一天能做到這種程度嗎？我不能，我相信台灣很多資工人才也不能，因為台灣沒有那種環境。

而一個對程式如此精通，能力如此強的人，待遇居然只能比照副理，這是我要的人生嗎？我要一輩子寫程式嗎？寫程式這種東西能力會隨著年齡退化，我的體力比不上年輕人，學習能力也沒能比他們快。

程式這種東西是日新月異的，年輕人寫出來的東西又新又快又好，這是我比不上的。

我希望能找到一個能力可以隨著年紀累積的工作，而且我也不喜歡一整天坐著寫程式。

隨著人生經驗和閱歷的增加，我的思考也有所改變。

我發覺自己喜歡與人打交道，發現對人的熱情，所以便轉進業務相關領域。

每個人生階段的熱情都有可能轉變，年輕時電腦是我的熱情，到了另一階段時，卻發覺自己對人比較有興趣。

重點是要勇於跟隨熱情，追求夢想。

沒有了熱情，人生是很可怕的，所謂：「哀莫大於心死」。

請問學長的夢想是什麼？ 林：Freedom是我最大的夢想，這個自由不僅是外在可以做任何想做的事的自由，也包括了內在的自由、自在。

有許多人工作就只是為了工作，workforwork，但我是workforlife。

有些人看著存款簿多出好幾零人生便感到滿足快樂。

但我不為錢工作，也不希望成名。

我賺錢是為了過自己想過的生活，做想做的事，所以從這個角度看，Iworkformoney，butmoneyisnotmyultimategoal,dreamis.我覺得熱情和夢想才是最重要的。

我追求一種自由，一種有一天可以自己做喇叭，當我想要時可隨時去潛水、玩帆船的自由。

沒有工作或任何加諸於你身上期待的框架，以及你加在自己身上的心靈框架上的自由。

這是我目前工作和生活的目的，也是引導我人生向前的動力和熱情。

請問學長，在數學上或資工上所學的思考方式和邏輯有助於現在和人互動嗎？數理的邏輯和人與人相處的邏輯有關聯性嗎？ 林：理工的邏輯是線性的，人卻是非線性的動物。

人的思考是如此多元，如此的非線性，以致於將數理的邏輯放在人的世界裡是完全行不通的。

從前我自己開公司時，那時我們正在發展一套建構在WindowsNT上的軟體。

有一天有位工程師跟我說，這個產品他無法繼續做下去，因為WindowsNT有許多安全上的漏洞。

我問他有什麼解決方法，他說不知道。

附帶一提，在職場上很重要的是，當你提出問題時，你也得同時提出解決方法。

當時我跟他說，基本上世界上沒有安全沒有漏洞的軟體，美國的CIA也做不到，我們只要誠實和客戶告知，讓他們自己做抉擇，至於security方面的問題就由微軟自己去解決。

其實security是代價的遊戲，當你付出的代價高於你破解安全關卡所得時，你便不會去做了。

但那位工程師腦袋轉不過來，仍舊是說做不下去。

所以理工的頭腦有時是很死的，不知變通。

在實驗室裡，在寫程式時這樣的思維是沒有錯的，但放在人的世界裡就行不通了。

學長對學弟們還有什麼建議嗎？ 找出自己的興趣，改變環境或是改變自己。

如果發覺自己不喜歡數學，那麼可以考慮轉系，若是轉不過去，那麼就改變自己，想辦法畢業。

總之，不要浪費時間，現在回想起來，我人生最懊悔的就是大學四年沒有好好把握時間。

假如唸不下書，那麼起碼出去走走看看，接觸這個世界，看看世界的美好和寬廣。

人生是沒有名次的馬拉松，也沒有一定的路徑。

找到自己的strength和enjoy的事才是最重要的。

我有個同學，上大學便一直兼家教，並且教出口碑來。

大四時不知怎麼回事，書也不唸了，結果被當掉。

之後回南部老家開補習班，過了兩年變成補教名師，賺許多錢，而他連大學學歷都沒有。

所以，人生最重要的是找到自己的興趣和熱情，人生的路太寬廣了，選擇太多元了，數學系畢業後其實有很多路，不用自我設限。

四年裡好好摸索，找出自己的熱情，不要浪費時間，打game適可而止，多出去走走看看。

跟隨熱情，活出夢想，時間對每個人都是公平的，把握時間，活出精彩的大學生活。

訪談在網頁界擔任程式設計師的數學系學姐(中央大學數學系畢) 目前從事什麼工作？ 林：網頁全端工程師。

請問大學四年的數學訓練對現在的工作有沒有幫助？ 林：有。

在大學四年的必修當中，哪門科目的幫助最大？ 其實每一門科目的幫助都是不太一樣的，也都有用，大學數學系四年最有用的應該就是比起其他人的還要好的邏輯，這個能力是很多堂課一起累積起來的！要說以我現在作為碼農來說，當然程應是最有用的！ 除數學外還需加強哪方面能力，對未來工作才比較有幫助？需就讀其他系的究所？ 應用能力，我讀數學系的時候知道很多原理定理，但卻不知道會應用在哪些方面，到外系修課時，才深深體會到！ 有無讀碩班，甚麼科系？有甚麼幫助？如果沒有，不讀碩班在職場上會比較弱勢嗎？ 不讀碩班並不會比較弱勢，有的話可能就是畢業的前一兩年而已，其實有工作後也不斷地自己晚上在家讀書或是看線上課程，若是有讀碩班，但畢業後下班時間沒有再進一步的進修，時間有了能力也是會輸給大學畢業但還會自我精進的人！ 出社會後，有沒有想再進修的意願？如果有，想進修哪方面？ 有，互動設計。

訪談中央資工何錦文教授(台大數學系畢、清大資工研究所畢) 教授，因為你從數學系畢業後去讀資工所，所以我想請問你幾件事。

第一件事，請問你在數學系修習的這些課程對於你在研究所的生涯有什麼幫助？第二件事，數學這部份對於你之後成為教授有沒有什麼幫助？ 我是覺得這樣，所修的課，像：代數、高等微積分，你如果要說直接的話，不見得有多大的用途。

最大的幫助，我覺得是：經過數學的訓練後，整個在推理、邏輯、看一些問題的表徵、現象是有很大的幫助。

打個比方，像是武俠小說的內功、外功，其他系他們是藉由外功練內功，而數學系則是在鍛鍊自己的內功，透過邏輯的訓練以及思考慢慢累積起來的。

其實，這些道理，我也是很晚才了解的。

我高中的那個時代，我根本沒有頭緒不知道要讀什麼科系，於是就按照分數填下來，當然有扣除自己確定不感興趣的科系。

因為我對數學還是有點怕怕的，所以當填到數學系的時候我很疑惑，不知道要不要填，由於當時有一些學系會到高中推銷，那時對交大的應數系有不錯的印象，所以我就決定：應數系就填，純數系就不填，在不知道台大數學系純不純的情況下加上分數剛好落在那邊，不小心進去了，可是那時我一點都不開心。

心想著：或許可以藉由轉系還什麼的，於是就不管，先去念念看再說。

一進去發現不得了，這才是真的數學啊！考試的題目很少習題，也幾乎沒有計算題。

可是還是有很強的人，都九十幾一百的，其他人就都不及格的，兩極化很明顯，我是屬於墊底那一個，於是就努力念，好不容易，一年級總算及格撐過了，但顯然的，無法轉系，只好繼續念二年級。

結果二年級的數學更抽象，也開始思考學這些要做什麼，但是，那時我也不知道我的興趣是什麼，所以只剩一條路：先把數學系念畢業再說。

那時候的必修好多喔，光是想要及格都很難，整天就感覺一直被壓榨，一直被壓榨，幾乎發自內心以後絕對不再碰數學。

就這樣，畢業了我也不知道要幹嘛。

之後能夠想到的就是當個高中數學老師，還真的去報考某私立高中。

之後去當兵後，茫茫的。

然後突然說，只能說機會來了，有一個資策會，還有一個青年輔導會，那時候它們辦一個寫程式設計的班，一班50人，已經招了兩屆，到我的時候已經是第三屆，那時台灣資訊畢業的人不多，那我就跑去看看，因為搶著進去的人很多，幾千個人只收100多個，然後考的項目都很讓人傻眼－高中數學，那時候我高中數學已經七、八年沒摸了，忘光了，高中課本也早就丟光了，只好硬著頭皮去考，很意外地，我會阿，可以想像這好像是練招式一樣，你在大學那四年被這樣磨了以後，你功力已經增加了，但是自己不知道，沒有試你不知道，試了之後才發現。

進去以後，裡面開了幾門課，其中一門叫：資料結構，由台大電機的老師開的。

當時資料結構的書也很少，有一本書號稱聖經，是很經典的書，但需要懂一些數學語言的人才看得懂，不是初學者可以讀懂的書。

這個功力就是在需要的時候就顯現出來了，就是說你看那些非數學系畢業的人念這本書念得多痛苦啊！真的跟武俠小說一樣，自己的內力已經出來了，而別人怎麼練都練不起來，自己看看卻覺得沒什麼，那時候會覺得原來我自己的功力很強！ 還有一件有趣的事，就是我唸完以後就想，搞不好可以去考個計算機所，那個時候已經有資工系了，我們那個時候就很有名的(資工所)，知道那個系不好考，我們那個時候一、兩千人要考，然後能上的只有二、三十人，資料結構是一定會考的，還有考線性代數，那根本不是問題，然後，我忘記還有考那些了。

我就想也許我可以試試看啦！我後來有考中大統研所，它(統研所)要看微積分，然後我就嚇到，當時(大學時)微積分好慘啊！只好回去重新看課本，之後看了，不得了耶，實在很有趣，因為那本書寫得不錯，那本書也蠻有名的，也是照歷史寫的，看得實在很過癮，像看小說一樣，看完第二章會很想看第三章。

我大一那時也很難想像，沒想到有一天我可以看這本書看得這麼有趣。

後來我考到清華資工所，就沒有去統研所了。

所以這有時候命運決定很難說啦！ 所以，你說數學有沒有用，以我剛剛的例子，那真的就像是內功，隨著越念越多，內功慢慢累積起來，到有一天，你發功出來的時候，才會發現原來自己是有變強的。

所以，老師你一開始讀數學系的時候，不知道你要走資訊這條路？ 不知道。

真的是誤打誤撞才進來的。

其實，數學用到的地方還是很多啦！你只要是還在理工、社會科學那些，還是會用的到。

還有最重要一個觀念：我們通常解工程問題還是解自然的問題，其實手法都差不多，先是觀察玩，照著標準的歸納法，再來就是假說，那麼假說的根據是什麼？就是要有一種感覺，感覺這現象像是符合什麼什麼之類的，然後你要把那些條件寫下來，通常不能只用單純的敘述寫，這樣大家看不懂，總要有一個確切的關係(數學的語法)。

假如數學學的廣、學的深的話，那感覺會比較強烈，當然是先不會知道確切的關係。

後來到資工，要修一門叫離散數學，學都不用學，太簡單了，覺得笑都笑死了，那叫數學喔！我們那些數學系的都認為這不叫數學，應該叫做趣味數學。

自從我發現看微積分課本很有趣之後，我就開始看物理課本了，那是真正的應用題。

很多物理現象根本無法光用想像想得出來的，可是一個數學式子就不一樣了，它非常明確地告訴我們它們的關係，所以很多東西要看數學的推導才會深入，而有經過數學的磨練，才有這個能耐。

磨練的人絕對不是去看考古題、解答，那些沒用。

當我們看完一個問題，通常是先思考一下，因為這樣看一個問題才有趣啊！要是一開始就看解答，那就會被帶著跑加上通常看不懂甚至是不知道哪來的解答，根本就是亂寫的。

我們思考的時候，一定會有某些地方推不過去，那時後再去看解答，通常就比較知道他在做什麼，所以我們學的時候就盡量能不看解答就不看解答，除非真的想不下去了。

最後，假如到現在還是不知道性向、也不知道往哪去的人，就只好慢慢苦練，看到哪一天功夫練成了，再收成這樣。

那假如你知道你的性向在哪裡的人，就趕快去追求，就算不念數學系也無所謂啊！ 訪談在土地相關領域工作的數學系學長(政大應用數學系畢) 請問學長目前的工作性質是什麼？與數學有關嗎？ 現在從事的工作是大地工程師，專門作鑽探，測量等等。

從工作名稱上看似與數學無關，但其實這工作用到的數學不少。

請問應用數學系與一般的數學系差別在哪？因為像我就屬一般數學系，多了「應用」是不是在找工作得過程裡，多了一份助力？ 對於應用數學系和一般數學系的差別，我在碩士班中，同學來自數學系和應用數學系，我也常常問他們，究竟我們與他們的差別在哪？就我認知而言「應用數學」應該是，所有用數學去解決實際的問題的領域，例如：影像處理，其他類型的應用科學都能與應用數學有關連性。

當我在找尋工作時，我並不刻意強調我來自應用數學，但從我同學們看來，大家的工作都很不錯，我想應該應用數學與數學系是不會差大多的。

另外在數學系中，對於目前的工作，哪科專業科目是利用到最多的呢？ 常常在從事作鑽探的時候，所面臨的問題都會和數學有關係。

曾經我在做一種探測的機器，想了解測量的數值與環境變因的關係，一般人能列出兩個聯立的非線性方程，代表探測器測量的數值跟環境變因的方程，就已經算很不錯了，這時對於有修過高微的我易如反掌，這問題就像是簡單的固定點定理。

所以常常能用在到當初大學時代所學的。

在數學系，哪科科目是你覺得最有用的呢？能讓學生學習到最多的呢？ 最有用的科目我想是高等微積分吧！雖然常聽到很多人說高等微積分很難，的確對初學者來說真得很難。

但如果有人說他沒用，我想應該是他大部分的時間都只在追求證明。

其實數學系的證明，目在於讓你學習辯思的能力，讓你學習到邏輯思維以及數學能力。

就單單邏輯思維這塊，對於外來是非常有用的。

我的同事來自土木系的不少，經過大學四年和碩士甚至博士的訓練，所擁有的繪圖、模擬…專業技巧的確很強，但是一旦面臨的問題更加複雜，並不是單單幾個基本原理可以解決的時候，如果不知變通，不能理解問題所在，是無法解決問題的，這是就會發現當初高微訓練的真正價值，就是那堅持不放棄、用邏輯推過來推過去，在用科技方法檢驗，最後能解決問題的往往是我。

從一位已經從數學系畢業的學長，和順利將所學應用在工作上的成功者，覺得數學系畢業後面臨的真實人生，應該具備些什麼條件、心態？ 其實經過那麼多年，看見在數學這條路上敗下陣的人不少，他們並不是不會數學，而是缺乏了不放棄的精神，在面對從未看過的問題時，能否有耐心和不放棄的心態，慢慢理解問題，用學過的所有知識、方法，將問題一步一步解決。

另外數學系學生會碰到的最大問題是將來的工作的路怎麼去尋找，我個人認為只有單靠學習數學系的課程是不夠的，因為社會上除了從事教學的數學教師外，沒有直接的產業有需求性。

數學不是只有拓樸、代數，那種抽象的東西。

還有其他很多很有用的等著你去學。

好好的訓練好自己的數學能力，將來去外系的時候學習可以少點在數學的時間，多花點時間去領悟別領域的概念，與數學做整合。

最後成功的就會是你。

訪談在資訊相關領域工作的數學系學長(文化大學數學系畢業，任宏碁程式設計師) 請問你覺得大學念數學系對你的工作有什麼幫助？ 總而言之，就是比較有邏輯的去理解遇到的問題，然後能夠條列式的給出解決方案。

其實主管會把工作交給我們就會希望我們能夠完成再交回去，可是如果我們沒辦法快速的從中找到問題，反而去問主管該如何做，這些都是再再展現我們是沒有能力的。

他們丟給我們的東西就好像是一團雜亂無章的毛線球，我們必須以最快的方式推理出到底哪裡有打結的地方，這對別系來說是個生硬的難題，可是對於我們卻是熟能生巧。

在學期間就常常被教授要求證明，用少數的線索去推敲去驗證，還時常的需要往回去檢查是否有證明上的漏洞、是否憑空出現一個假設出來的定理或式子，因此，理所當然的我們就比較容易去了解問題並解決。

請問你有什麼話想對目前就讀數學系的學生說的？ 其實很多人都會認為讀數學系哪會有用處，不過就是個理科啊！說難聽點甚至是所有理科裡面最不實用的。

不過我覺得出了社會之後，應該說當被放在一間公司裡面時，當身旁充斥著不再是只有數學系的人時，數學系所培養出來的技能才會真正的顯現出來。

當然，現在一定是感覺不出來的，不管是像你們這樣的大一新鮮人，抑或是已經即將畢業的老鳥，其實你們都一點一滴的在累積別系沒有的特殊技能，只是就學期間還沒有很急切的大量用到，所以你沒有發覺，一旦出了社會，工作上了軌道，你會發現這種思考模式簡直是與生俱來似的，你會非常的清楚下一步該做什麼、接下來可能會遇到的癥結點，你做事就會相對的很有效率，這其實就是你們這四年慢慢的、默默的訓練出來的。

那就算是這樣，其實我還是建議你們這些年輕的學弟妹，數學系很好，但再怎麼好，也不應該固守在數學系，像我的年代跟你們不一樣，現在是國際化、高科技化，數學系畢業的也不見得一定是當老師的，理科畢業的也不一定英文會不在行，簡而言之，就是希望讀數學系的你們可以運用邏輯好、思絡分明的這些優點去向外擴張，去學習其他方面的知識，有數學系的底子自然學習其他東西也會更加有效率，例如你可以去增進外文能力、學習程式語言，當然也可以去修教育學程，我覺得這樣的你們才會更加的有優勢。

加油吧！這條數學之路會比較艱辛，可是相信過來人的建議，會讓你們在未來會更有競爭力的！ 訪談在金融相關領域工作的數學系學長 請問您覺得在大學中學到什麼很有用的(數學系課程)？ 對於我來說主要從兩個方面來闡述這個問題： 學習的方式和與人交流溝通的方法：(估計台灣的大學學習應該也是這樣的)在劍橋，數學系是所有科系中最難畢業的一個系之一，因為每天基本上的日常學習是，早上8點到12點是不同學科的大課(全系250人左右，來自劍橋不同的30個學院)，下午1點半開始，在自己的學院由自己的導師開始具有針對性的學習。

之後會有幾乎不可能看完的讀書清單和作業。

完全取決於自己的態度，所有的書需要自己去圖書館以及網絡上去尋找，資料也需要自己整理。

統籌的學習方法和與同學的交流顯的尤其重要。

從學科知識來說，個人覺得會非常有用的主要有，StochasticMethods，Assetpricing，DifferentialEquation，MarkovChains，TimeSeries.以及編程，主要都是和金融相關的。

看之後個人的主要興趣在哪裡。

數學這個範疇裡涵蓋了太多的內容，主要看自己將來的選取方向 大學選擇數學系的原因？ 通向現代科學的萬能通道，無論是物理，計算機，金融，還是其他方向的研究。

在數學這個學科里都會有所涉及。

而且最重要的是培養邏輯思維(在現實生活中打德州撲克也很有用) 你大學所學的是否在你從事的工作上有很大的幫助？ 適用於英國，美國，香港等地，不確定在台灣地區是否同樣的道理。

除非將來從事的是學術研究、大學任教、或者是Quant建模(金融數學，從 事對沖基金等)，必須要是數學專業的。

基本上很多工作對大學的專業是不太看重的。

特別是金融行業，諮詢行業(consulating)等，對於大學剛畢業的學生的專業基本沒有限制，我有很多同學學歷史、文學的最終進入金融行業。

職業所需要的基本技能和知識都可以後期在職培養。

但是我認為數學專業的學習主要體現在思考問題的角度、全面性和嚴謹性上。

至於有多少專業知識的使用，說實話的確不多，但在STATISTICS上會有所運用。

假若回到高三下學期，是否會再選擇念數學系？ 會，但會更結合實際一點，個人會更偏向APPLIEDMATHES，同時會選修一些計算機的課程。

給現在主修數學系的大學生的建議？ 這是一門基礎學科，很多時候在今後的日常生活和工作中更多的是應用。

如果你認為你的方向不在學術研究。

那應該適當的將重心放在將來的工作興趣上，其實，這個問題不光是對學數學的，我覺得對所有的大學生都適用，在大學一開始就應該開始摸索自己將來的興趣所在，除了將目光集中在學業上外，也要花一定的精力多融入社會，看自己所學的學科在那些工作上能有比較好的結合。

因為很多學數學和學計算機的人會比較缺乏溝通能力。

訪談在建築相關領域工作的數學系學長 問學長目前擔任設計師多年，您覺得大學讀了四年數學下來對工作有沒有幫助呢？如果有，是哪方面的幫助呢？ 我認識的同仁中，有絕大部分都是大學跟研所讀土木系或建築系，但我直到研究所才往這方面發展(但我大學時有自己自修一些課程)，雖然我的起跑點比其他同仁還要晚了一截，但我覺得並沒有太大的差異，一部分是因為我大學時已經有稍微接觸到了這些東西，一部分我發現到我好像比其他研究所的同學對於吸收新知識的速度來講，好像快上了那麼一些些，連在研究所時的系上表現都算是頂尖的，我去向跟我同研究所的室友說這件事，他就用吃醋的語氣對我說道：可能是數學系鍛鍊了你吧！我當時還不知道這是什麼意思，但經過了兩、三年畢業、找工作的日子，我漸漸明白了他當時那句話的意思，我意識到：數學系不只可以訓練你的數學能力，更可以鍛鍊你承受與分析知識的能力，想到我當年那讓我延畢了好幾年的高等微積分，現在這些建築系的東西根本輕鬆，哈哈！而且，也因為如此，我現在遇到這些新穎的東西時，我吸收的速度快上了許多，工作順利的，雖然偶爾還是會遇到障礙，但通常沒過多久就順利解決了，我想，都應該歸功於我當年選擇數學系的關係吧！ 計算與資料科學組-科學計算 科學計算是一門結合數學與統計、電腦、科學及工程跨領域的综合學科。

而隨著近年來，科學計算的觸角也延伸到新興領域如生物醫學，社會與管理科學等。

電腦軟硬體的快速進步，近二十年來數值模擬成為與實驗、理論分析並列三大研究方法。

在很多應用問題當中，由於實驗的成本過大、架設實驗設施的複雜度過高或是實驗本身具有高度地危險性等因素，數值模擬往往成為一項了解科學現象與工程問題，重要而不可或缺的工具。

本領域在培養學生，具備能夠使用數學作為語言來描述現實世界的問題，能團隊合作並使用計算工具解決問題，並能夠闡釋數值模擬結果作為決策的依據。

畢業出路： 軟體工程師，系統開發工程師，演算法開發工程師，學術單位研究員或研究助理。

繼續進修：應用數學，數學建模，計算工程與科學，機械，工程，系統生物等研究所。

關閉 計算與資料科學組-影像處理 影像處理技術已被普遍地應用在許多領域上，像是生活領域、多媒體領域、醫學領域與科學領域，是目前相當常見與實用的科技。

比方說，時下年輕人都喜歡用手機自拍，經常使用智慧型手機的照相美肌功能，事實上美肌功能的演算法就是影像處理的一部份！ 進一步舉例的話，影像處理也可以應用在車用的導航系統、自動停車系統與防撞系統方面；有些廠商會做軟體或是硬體的解碼器、電視棒，從網路的多媒體串流到視覺化檢測裝置，都屬於影像處理的研究範圍。

在醫學與科學方面，常見的應用項目有醫學影像處理、太空科技、大氣學、海底石油探測、監視器畫面解析，以及手機拍照時的減少手震技術與白平衡等等。

此外，機器視覺化、讓機器手臂上的攝影機軟體辨識要拿的物件，也是相當重要的科學研究，簡言之，影像處理對機器人領域來說亦是關鍵性的研究方向之一。

擁有影像處理專長的數學人才，在依據自我興趣的選擇下，無論是軟體發展、硬體發展或是軟硬體混合發展，又或者是相關的科學研究工作，都有機會在這個競爭的年代走出人生舞台的一片天！ 關閉 計算與資料科學組-資料科學 隨著巨量資料(BigData)的時代來臨，深度學習(DeepLearning)與人工智慧(ArtificialIntelligence)正蓬勃發展。

深度學習與人工智慧的成效皆取決於能否在巨量資料中挖掘出其中潛藏的價值，而資料科學(DataScience)正是其核心基礎。

資料科學為台灣產業發展的重要方向，從台灣到全球各大公司，無論是科技業、生技業、金融業、各式新創公司，皆聘任大量資料科學家來發展或應用巨量資料分析技術，從資料中掏金作為重要決策之用。

中央大學數學系在機率統計與程式計算方面的師資相當完整，藉由相關課程的訓練，使學生能夠具備成功的資料科學家應具備以下核心能力： 廣泛了解機率、統計、以及各式資料分析方法； 良好的電腦知識與程式計算能力； 良好的溝通能力，與非資料科學的專業人士合作解釋數據分析的結果。

而頂尖的資料科學家，還需具備： 扎實的數學能力，用以發展更快更精準的分析或計算方法。

除了系上課程之外，本系與統計所及資工系合作提供進階的統計學分學程與巨量資料分析學分學程可供學生做選擇。

在未來進修方面，中央大學數學系與統計所合作，提供五年雙學位的。

學生可於五年拿到數學系學士，以及數學或統計碩士學位。

另外，為了能讓學生成為新世代的科學家，本系設有全台首創的“數學機器人實驗室”，內有18台機器人可供學生實作人工智慧技術，讓學生學習從數學推導、寫程式到人工智慧應用。

學生可針對感興趣的問題，透過寫程式控制機器人收集資料，並讓機器人自己學會認識真實世界。

例如:機器人知道自己傾斜了幾度角、看到的是不是一顆球、有多少種類的物體、建立環境中的地圖、在室內空間中導航等等。

數學機器人實驗室全景圖 機器人學習示意圖 機器人室內空間導航 關閉 計算與資料科學組-金融數學 隨著網路與電腦的發展，計量的方法廣泛的用在金融界，例如保險業、銀行業、基金公司…等。

金融界，如華爾街，便聘任了大量的數理人才，用計量的方式操作金融商品，有著非常好的獲利。

以美國業界知名的文藝復興科技(RenaissanceTechnologiesLLC)為例，該公司創造了平均年報酬率40%的佳績，這即是因為數理人才發揮了效用。

近年來金融科技(FinTech)的興起，在這發展過程中，世界將需要大量的金融科技人才，現在是進入金融數學的好時機點。

應具備的能力 中央大學數學系在機率與統計方面的師資完整，統計所與財金系在這方面也有相當多的資源，學生可以藉由修習相關的課程，得到完整金融與數學的訓練。

學生往金融數學方面發展，經由系上培養後，具備下列業界所需的能力： 絕佳的機率與統計能力； 扎實的數學訓練； 良好的程式語言能力； 良好的語言及溝通能力。

實習 大學部學生於高年級的時候可以修習本系老師開設專題課程，解決實際的金融問題，從模型的建立或選用開始，到模型的參數估計，與最後做真實資料的回測，以實做培養學生解決問題的能力。

學生的課業表現良好，高年級的時候可以透過台聯大選課系統至清華大學修習實習課，並可以進入相關合作銀行實習。

進階修業 中央大學財金系對全校同學題供了五年雙學位的機會，統計所與本系也都有五年雙學位的制度，學生於大三下學期提出申請，可於五年拿到數學系學士與碩士學位，另外本系與統計所及財金系也提供更進階的財務工程學程可供學生做選擇。

畢業出路 接受過良好訓練的大學部學生再取得數學、財金或統計碩士學位後，可以從事任何與統計相關工作，不限於工業界、金融界或是醫界…等。

如在金融相關產業，學生可在銀行的投資部門、風險控管部門…等，保險公司的精算部門、風險控管部門…等。

依據畢業學生的經驗，第一份工作的起薪落在四萬到五萬之間(2018年的行情)，如果往海外發展，薪水將是兩倍以上。

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