東吳大學巨量資料管理學院 院長許晋雄：資料科學是一門技術

在數位化的時代，隨著社交媒體、物聯網、電子商務和各類數據來源的爆炸性增長，全球每天都在產生大量且多元的數據，這股「巨量資料」的浪潮已經全面來襲，推動了各行各業對數據科學家(Data Scientists)的需求。東吳大學巨量資料管理學院資料科學系的以「整合」與「創新」為核心，「實務運用」為導向，培育學生關鍵能力，強調理論與實務並重，課程透過實作的方式來進行，讓學生能具有能把技術帶著走的能力。與產業界緊密合作，學生不僅需要理解數據的本質，更要懂得數據管理、機器學習、人工智慧等技術方法，對數據進行即時、準確和深度的解析與處理，這不僅限於數據分析，還涉及預測性建模、資料可視化以及自動化的數據處理技術。

系上以「視野(Vision)」為首要，強調學生需具備宏觀的全球觀點來掌握未來的數據趨勢；「熱情(Passion)」是推動學習與創新最重要的力量，鼓勵學生以積極態度面對挑戰；「行動(Action)」則是將知識轉化為實際應用，透過實作與實務經驗培養具備解決問題能力的人才。最終，這些理念的結合旨在創造「影響力(Impact)」，培養出能夠對社會、產業和科技發展產生深遠影響的數據人才。在AI時代，學生須具備自激勵和自適應的能力，更需要找到自己的熱情所在，才能在長期學習和工作中保持持續的動力，保持好奇心和學習態度的關鍵，並能夠靈活應對各種挑戰，根據不同的情境快速做出調整。

資料科學系的課程設計確實涵蓋了廣泛的知識，每個領域的課程設計看似包山包海，但其實每個環節都環環相扣，目標是培養出具有實際操作與解決問題能力的專業人才。數理統計是基礎，它幫助學生理解數據的結構，掌握統計學和機率論，為後續的數據分析和預測模型奠定理論基礎。服務設計則專注於如何有效地設計和實現資料需求與分析的流程。人工智慧課程深入介紹機器學習與深度學習技術，讓學生理解如何應用AI演算法來處理複雜多媒體數據集，並進行預測性分析。數據科學部分則著重於資料收集、處理、分析與可視化，教導學生如何將數據轉化為有價值的洞見，並應用於實際場景中。最後，跨域應用則讓學生自我選擇選修課程將所學技術與其他領域結合，培養跨學科的解決問題能力。這種綜合性教育使他們成為能夠在多種領域中靈活運用數據技術的專業人才，擁有廣泛的就業選擇和發展前景。

學生可在高度競爭的科技行業中，確保生產流程的穩定性，反映資料科學在製造業中的關鍵作用。在金融保險業可從事業務流程優化和顧客關係管理，利用數據分析來改進業務流程，提高效率，並透過顧客行為分析來提升客戶滿意度，做出更為精確的決策。在媒體業進行網頁瀏覽的使用者行為分析，透過分析用戶的行為數據來優化內容呈現和提高使用者體驗，吸引和維持受眾具有重要影響，幫助媒體業者更好地理解觀眾需求，提供更具吸引力的內容。在醫療體系中從事病患數據管理的工作，主要涉及數據的收集、整理、分析與應用，以提升醫療服務的質量與效率。在電子商務從事互動網頁設計與智慧聊天機器人開發的工作，主要聚焦於提升用戶體驗和增強客戶互動，能夠理解用戶的查詢並給出合適的回答，不僅吸引人且易於操作，並能夠根據用戶行為提供個性化的內容，有效提高轉換率促進銷售，實現了業務增長和效率的雙重目標。這些故事和成就不僅展示了巨量資料管理系培養的學生在不同領域的卓越表現，也反映了資料科學在解決現實世界問題中的重要價值和潛力。

理解資料科學不僅僅是一個技術領域，是一門跨學科的學問。因此，除了對技術的熱情，還需要具備好奇心和學習心態，願意不斷探索新領域，並且能夠把理論與實際應用結合。資料科學系的未來夢想在於推動科技與數據的融合，創造出更加智慧、高效和創新的解決方案，解決當前及未來的複雜問題如氣候變遷、公共健康、資源分配等問題的關鍵，促進跨學科的合作與創新，搭建不同領域之間的橋樑。如同黃仁勳提到的颱風動向預測，正是人工智慧與高性能計算技術在實際應用中的一個經典例子。透過大量數據的處理和分析，AI能夠快速解析天氣數據、海洋氣候模型、衛星圖像等多方面信息，從而更準確地預測颱風的路徑、強度和影響範圍。這樣的技術，能在短時間內幫助氣象學家應對複雜的變量，讓防災措施更加準確和及時。然而，這是個逐步努力的方向，每個領域都有其獨特性以及專業性，本院也努力匯集各方面的學者專家來完成這塊拼圖。

資料科學系不僅專注於技術能力的培養，還強調了數據背後的故事性、服務設計思考、創新研發的戰略能力以及跨領域的整合競爭力。這些能力能幫助學生在未來的科技領域中脫穎而出，成為數據驅動決策和創新的核心人物。資料科學在這樣的願景下，不僅是一門技術，而是成為推動社會進步的關鍵動力，讓未來的世界變得更加智慧化和人性化。這樣的願景不僅體現了對科技的重視，也凸顯了對人性與社會需求的深刻關懷。

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