統計碩士學位學程碩士班
教育目標
  1. 培養產業界所需的跨領域多樣性高級統計專業人材。
  2. 訓練學生具備扎實統計理論基礎，並在資料蒐集、統計分析與結果詮釋上亦必須有實務經驗。
學生核心能力
  1. 統計學理
  2. 統計分析能力
  3. 統計諮詢能力
  4. 統計實務能力
  5. 跨領域應用
核心能力與課程規劃關聯圖
課程規劃
課程規劃架構圖
本系課程列表
課程分類課程名稱(建議修課年級)
學程核心課程 高等統計推論一(1) 高等統計推論二(1) 統計計算(1) 高等生物統計法一(1) 高等生物統計法二(1) 應用線型統計模式 (一)(1) 應用計量經濟學(1) 高等統計學一(1) 高等統計學二(1) 計量經濟學一(1) 計量經濟學(1) 統計諮詢與實務(1)
生醫資訊與生物統計領域 複因子試驗之設計與分析(12) 應用線型統計模式 (二)(12) 遺傳統計學特論I(12) 數理統計(12) 應用隨機過程一(12) 應用隨機過程二(12) 進階存活與縱貫性資料分析(12) 流行病學特論(12) 流行病學原理(12) 生物醫學統計諮詢實務M3(12) 預防醫學文獻批判(12) 遺傳流行病學原理(12) 流行病學原理:資料分析(12) 基因體研究特論(12) 疾病篩檢統計(12) 結構方程模式(12) 描述性流行病學方法論(12) 病例對照研究法特論(12) 臨床流行病學(12) 傳染病流行病學數理模式(12) 計算生物學原理與應用(12) 統合分析入門(12) 統計與機器學習(12) 存活分析(12) 應用貝氏統計分析(12) 重複測量統計分析(12) 流行病學與生物統計計算(12) 統計思考(12) 類別資料分析(12) 試驗設計學(12) 人口統計學(12)
工程與環境統計領域 網絡資料分析與模式(12) 時空資料視覺化(12) 地理空間模擬(12) 貝氏空間分析(12) 最佳化概論(12) 資料分析方法(12) 時序資料分析(12) 線性代數與應用(12) 統計管制與最佳化方法概論(12) 序率水文氣候模擬(12) 基於物聯網的機率風險分析(12) 時空資料分析與繪圖(12) 地理統計(12) 序率水文學(12) 環境變數之時空分析與繪圖(12) 類神經網路：理論與實務(12) R語言應用於資料計算分析與視覺化(12) 線性代數與視覺化(12) 機器學習與環境資料分析(12) 環境系統最佳化與網流分析(12) 試驗設計之工程應用(12) 探索式多變量資料分析(12) 序率水文氣候模擬(12) 機器學習與環境資料分析(12) 時空資料分析與繪圖(12) 基於物聯網的機率風險分析(12)
社會與管理統計領域 結構方程模型(12) 類別資料分析(12) 應用線性統計模式(12) 神經與行為模型建構(12) 心理與神經資訊學專題研究二(12) 心理與神經資訊學專題研究三(12) 心理與神經資訊學(12) 調查方法與資料處理(12) 隨機定價模型(12) 實分析與機率(12) 商業解析與研究方法(12) 財務時間序列(12) 大數據行銷(12) 多變量分析(12) 物聯網下商管統計分析(12) 物聯網商業模式創新(12) 商管機器學習(12) 多變量分析(12) 物聯網商業模式創新(12)
共同領域 研究方法論(12) Python程式設計與實務應用(12) 統計方法學(12) 高維度資料雲端計算(12) 高維度資料雲端計算實作(12)
未來發展
本系畢業生未來發展圖
升學 就業
    統計領域
  1. 公務人員-統計類
  2. 生醫產業統計人員
  3. 工業工程統計人員
  4. 財務金融統計人員