應用數學系—應用統計

領域模組名稱
中文 應用統計
英文 Applied Statistics
領域模組開始施行時間 113學年度第1學期
主責教學單位 應用數學系 召集人 應用數學系主任
學習目標與
預期學習效益		 目標: 以實體世界數據之探索式分析為起點，以Python或R程式語言為工具，逐步建立「統計建模」、「機器學習」、「統計檢定」等的基本觀念及系統性數據分析能力。
效益: 對於日常遇到的中小型數據集，具有一定程度之分析能力，能自由使用上述建模(modeling)與學習(learning)之程序探索資料背後之領域科學的知識及意義。
課程架構圖
修課指引 基礎課程(2門課)、核心課程(1門課)、應用課程(4選2) 
使用語言
 應用課程 課程內容之差異（修課指引）
R 數據分析與統計計算 本課程將介紹給學生在數據分析與統計計算上的一些常見使用方法。課程包括資料彙總，R語言操作統計檢定、迴歸與變異數分析、隨機變數生成，接受-拒絕法，牛頓法，拔靴法、馬可夫鏈模擬法及吉氏抽樣法。
應用統計與R語言 本課程將利用統計軟體 R 介紹常用的統計方法，包含如何整理與呈現統計資料。統計方法主要包含迴歸分析方法與變異數分析。另一方面也訓練學生從隨機變數模擬資料的能力，以更實際的方式去感受資料的形態。
Python 數據分析與機器學習應用 學習如何使用機器學習進行資料分析，並於期末Kaggle競賽成果進行報告。
人工智慧與深度學習應用 此門課先修課程為：Python程式語言、數據分析與機器學習應用。本課程只要目標：學習如何使用深度學習
 
所有相關課程列表
課程名稱 規劃要點(附註) 開課單位 備註
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(中文) 數據科學導論 U A R S 3 1 應用數學系 基礎課程
(修習6 學分)
(英文) Introduction to Data Science
(中文) 統計學 U A R S 3 1 應用數學系
(英文) Statistics
(中文) 機率論 U A R S 3 2 應用數學系 核心課程
(修習3 學分)
(英文) Introduction to Probability
(中文) 數據分析與統計計算 U A E S 2 3 應用數學系 應用課程
(修習至少6 學分)
(英文) Data Analysis and Statistical Computing
(中文) 應用統計與R語言 U A E S 3 3 應用數學系
(英文) Applied Statistics with R Programming
(中文) 數據分析與機器學習應用 U A E S 3 3 應用數學系
(英文) Data Analysis and Applied Machine Learning
(中文) 人工智慧與深度學習應用 U A E S 3 3 應用數學系
(英文) Artificial Intelligence and Applied Deep Learning
取得認證需修習總課程數 至少5 取得認證需修習總學分數 至少15
附註：規劃要點填表說明。（１到４各欄位請填正確代表字母）
１：U-學士課程、M-碩士課程。
２：A-正課、B-實習課、C-台下指導之科目如學生講述或邀請演講之專題討論、專題研究……等。
３：Ｒ-必修、Ｅ-選修。
４：Ｓ-學期課、Ｙ-學年課。
５：科目（學期或全年）總學分數（請填阿拉伯數字）。
６：Level：1-基礎課程、2-核心(理論/方法)課程、3-應用(總整/實務)課程(請填阿拉伯數字)。
 
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