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統計碩士學位學程

課程領域設計

統計碩士學位學程畢業學分為30學分及碩士論文。在課程規劃及內容著重培育跨領域統計專業人才,根據各領域之不同特性,規劃相對應的課程,提供扎實理論與實用統計之訓練。

  • 生物科技與健康產業是全球競相投入的重點發展領域,世界各國的政府機構與企業,如美國國立衛生研究院(US National Institutes of Health)、美國食品與藥物管理局(US Food and Drug Administration)、美國農業部(US Department of Agriculture)、歐洲藥物管理機構(European Medicine Agency)、歐洲食品安全管理局(European Food Safety Authority)、日本厚生勞動省與農林水產省等,均大量聘請統計專業人才參與生技產品的開發、評估與核准工作。生技產業正經歷AI革命,透過機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning),醫療機構能夠更準確地預測疾病風險、診斷病患狀況,甚至發展個人化治療策略。生醫資料庫如癌症登記資料庫、健保資料庫、流行病監測系統 等,已成為醫學研究的重要資源。透過雲端運算(Cloud Computing)與區塊鏈技術(Blockchain),可以提升數據安全性,並進行跨機構數據共享,進一步推動精準公共衛生(Precision Public Health)的發展。臺灣政府亦將生技產業列為二十一世紀八大重點科技之一,並積極推動統計專業人才的培育,以因應未來在生技產品研發、健康產業發展等方面的需求。此外,現今資訊技術的進步,使得各種生醫資料庫如健保資料庫、癌症登記資料庫等逐漸成熟,這些龐大且雜亂的次級數據,隱藏著許多關鍵的健康資訊。未來,專業統計人才將在資料保密、數據分析、結果解釋等方面發揮關鍵作用,進一步提升臺灣生技產業的競爭力,並為醫療與公共衛生政策提供實證依據。

    專業領域選修課程

    課程名稱

    學分數

    描述性流行病學方法論

    2

    病例對照研究法特論

    2

    高等生物統計學方法

    3

    流行病學特論

    2

    臨床試驗

    2

    應用貝氏統計分析

    3

    廣義線性模式應用分析

    2

    數理統計

    3

    流行病學原理

    2

    流行病學原理:資料分析

    1

    臨床流行病學

    2

    傳染病流行病學數理模式

    2

    生物統計研究方法

    2

    應用隨機過程一

    2

    應用隨機過程二

    2

    疾病篩檢統計

    2

    高等醫學統計方法一

    3

    進階存活與縱貫性資料分析

    3

    類別資料分析

    3

    存活分析

    3

    廣義線性模型

    3

    人工智慧在健康照護概論

    3

    應用多變量數量方法

    3

    統合分析入門

    2

    基因體數量分析方法

    2

    基因體研究特論

    2

    遺傳流行病學原理

    2

    預防醫學研究方法

    2

    預防醫學文獻批判

    2

    流行病學與生物統計計算

    2

    生物醫學統計諮詢實務M3

    2

    重複測量統計分析

    2

    結構方程模式

    2

    統計思考

    2

    統合分析入門

    1

    系統回顧與統合分析

    2

    計算生物學原理與應用

    3

    統計與機器學習

    3

    複因子試驗之設計與分析

    3

    應用線型統計模式(二)

    3

    遺傳統計學特論I

    3

    遺傳統計學特論II

    3

    試驗設計學

    3

    生醫資料探勘演算法

    3

    巨量資料統計與探勘

    3

    系統生物數學

    3

    類實驗設計與分析法

    3

    人口統計學

    3

     

  • 進入知識經濟時代,工業生產已不再僅仰賴擴增產能,而是透過統計品管與最佳化技術,提升生產效率與產品品質。隨著智慧工廠(Smart Factory)與自動化生產技術的崛起,工業領域正積極應用AI 與統計方法來提升生產效率與品質管理。統計學在品質管理、流程控制、可靠度分析等領域的應用,對於製造業的升級轉型至關重要。此外,全球暖化與極端氣候變遷帶來的挑戰,使得統計學在環境監測、資源管理與防災應用中扮演關鍵角色。極端氣候、自然災害的頻繁發生,使得統計分析與隨機模擬技術在環境管理與災害防治中的應用日益重要。臺灣位處地震帶與颱風影響區,自然災害發生頻率極高,在不同時空尺度下,氣象與水文變數的高度隨機性,使得統計方法成為災害防救與地球科學研究的核心工具。

    專業領域選修課程

    課程名稱

    學分數

     空間分析方法與應用

    3

     網絡資料分析與模式

    3

    空間與社會網絡數據分析

    3

     時空分析與應用

    3

    時空資料視覺化

    3

    地理空間模擬

    3

    貝氏空間分析

    4

     線性代數與應用

    3

     統計管制與最佳化方法概論

    3

     最佳化概論

    3

    資料分析方法

    3

    時序資料分析

    3

     地理統計

    3

     序率水文學

    3

    R語言應用於資料計算分析與視覺化

    3

    類神經網路:理論與實務

    3

    機器學習與環境資料分析

    3

    環境變數之時空分析與繪圖

    3

     線性代數與視覺化

    3

     環境系統最佳化與網流分析

    3

    序率水文氣候模擬

    3

    時空資料分析與繪圖

    3

    基於物聯網的機率風險分析

    3

     試驗設計之工程應用

    3

     隨機訊號分析

    3

    探索式多變量分析

    3

  • 在過去十年間,網際網路與數位科技的快速發展,已全面改變社會結構與商業模式。數據的收集、分析與應用成為企業決策的關鍵,而網頁統計分析(Web Analytics)已成為統計科學的新興領域,專注於網站流量分析、使用者行為研究、行銷策略評估等應用。隨著雲端計算(Cloud Computing)與大數據商業應用(Big Data Business Applications)的興起,企業決策高度依賴AI與數據分析,國際企業如Google等已大規模招聘統計專家,進行數據分析與決策支援。臺灣社會面臨低生育率、高齡化等重大變遷,這些趨勢不僅影響人口結構,也對國人的心理健康、社會政策產生深遠影響。政府機構必須依賴即時且精確的數據分析,以做出適切的決策應對快速變動的社會環境。因此,統計專業人才的需求不僅限於企業界,也涵蓋政府與非營利組織,負責數據收集、社會調查、政策評估與大型資料庫管理等工作。

    專業領域選修課程

    課程名稱

    學分數

     結構方程模型

    3

     多變項分析

    3

     因素分析

    3

    類別資料分析

    3

     應用線性統計模式

    3

    心理與神經資訊學

    3

     神經與行為模型建構

    3

     心理與神經資訊學專題研究三

    3

     心理與神經資訊學專題研究二

    3

     時間序列分析

    3

     隨機過程

    3

     大數據行銷

    3

    應用貝氏統計分析

    2

     實分析與機率

    3

     財務時間序列

    3

    隨機微積分

    3

     隨機定價模型

    3

    商業解析與研究方法

    3

    多變量分析

    3

     物聯網商業模式創新

    3

     物聯網下商管統計分析

    3

    商管機器學習

    3

     調查方法與資料處理

    3

     Python程式設計與實務應用

    3

    物聯網商業模式創新

    3

  • 在人工智慧、雲端運算與大數據技術快速演進的背景下,數據已成為各領域共同的核心資產,具備資料處理與統計分析能力已不再侷限於單一專業,而是各學門皆需具備的關鍵素養。不分領域選修課程即以培養跨領域數據素養為目標,結合理論基礎與實務應用,協助不同背景的學生理解資料如何被蒐集、分析與轉化為可支持決策的知識。引導學生接觸現代雲端運算環境與大規模資料處理技術,理解高維資料在實務場域中的分析挑戰與解決策略,並培養實際操作與問題解決能力。

    面對產業數位轉型、智慧決策與公共治理對數據分析的高度需求,具備跨領域統計與資料分析能力的人才,已成為企業、政府共同重視的關鍵資源。不分領域選修課程的設計,旨在打破學科界線,讓學生能將統計方法與程式工具靈活應用於自身專業領域,無論是商業決策、科技研發、社會調查或政策評估,皆能以數據為基礎進行分析與判斷,提升整體專業競爭力與社會實務應用價值。

    不分領域選修課程

    課程名稱

    學分數

     Python程式設計與實務應用

    3

    統計方法學

    4

     高維度資料雲端計算

    3

     高維度資料雲端計算實作

    1

    研究方法論

    3

    跨領域統計數據分析入門

    3

  • 在數位化與資訊快速流通的時代,統計已深度融入日常生活與公共議題之中,從新聞報導、政府政策到人工智慧與資料科技,皆仰賴對數據的理解與分析能力。統計學程肩負服務全校之教學使命,規劃並開授通識課程,提供不同學院、不同專業背景之學生修習,協助其建立基礎統計素養與資料思維。培育非統計背景學生具備「看懂數據、理解分析、善用結果」的數據理解能力。

    統計學程透過通識選修課程的開設,將專業統計知識向下扎根、向外延伸,協助全校學生在面對充滿數據的現代社會時,具備基本的統計判斷力、跨領域分析能力與批判思考素養,並提升其學習成效以及職涯發展的整體競爭力。

    通識選修課程

    課程名稱

    學分數

    統計與生活

    3

     統計Let's GO

    3

     開放資料與統計應用

    3

     Python人工智慧程式設計入門

    3

    跨領域統計數據分析入門

    3

    跨領域實驗設計與統計方法

    3