> 院系所課程 > 理學院 > 應用數學系 > 課程與指標連結圖
課程與指標連結圖
學期
| 核心能 力課程 |
訓練統計資料的收集分析、整理、比較及應用的能力 | 在其他學科或生活上運用數學解決問題的能力 | 通過相關考試認證、取得證照的能力 | 認識當前相關科技發展情況，並培養自我學習、持續進步的能力 | 提升事理推論的能力--建立模型、邏輯演繹及歸納能力 | 培養數學、統計、資訊相關軟體使用的能力 |
| 計算機概論(二) |
|
|
|
|
||
| 微積分(下) |
|
|
|
|||
| 線性代數(二) |
|
|
|
|||
| 高等微積分(二) |
|
|
|
|||
| 微分方程(一) |
|
|
|
|
||
| 微積分(二) |
|
|
|
|||
| 普通物理 |
|
|
|
|||
| 統計學 |
|
|
|
|
||
| 認知神經科學 |
|
|
|
|||
| 品質管制 |
|
|
|
|
|
|
| 資料庫系統 |
|
|
|
|
|
|
| 演算法 |
|
|
|
|||
| 數學解題 |
|
|
|
|
|
|
| 數學編輯實作 |
|
|
||||
| Python/R大數據資料分析 |
|
|
|
|
|
|
| 向量微積分 |
|
|
|
|
||
| 數學導論 |
|
|
|
|||
| 科學統計 |
|
|
|
|
|
|
| 代數學(二) |
|
|
|
|||
| 數據科學理論與方法 |
|
|
|
|
|
|
| 計算數學 |
|
|
|
|||
| 資料探勘與視覺化 |
|
|
|
|||
| 職場實務與應用 |
|
|
|
|
|
|
| 實驗設計 |
|
|
|
|
||
| 資料結構 |
|
|
|
|
|
|
| 組合數學 |
|
|
|
|||
| 數理統計 |
|
|
|
|
|