東吳資料科學系專注於「資料價值的挖掘與 AI 應用」，結合程式開發、統計分析與產業應用。

• 資工系（CS）： 偏向底層硬體、作業系統、晶片與軟體工程開發。

• 資管系（MIS）： 偏向資訊系統維護與企業管理流程。

• 東吳資料科學系（Data Science）： 以 程式設計、機器學習、深度學習、資料庫與巨量資料處理為核心，專注於從數據中提煉價值，解決真實產業的 AI 與商業問題。

完全不用擔心！系上課程設計採「零基礎漸進式教學」，從 Level 0 開始教起。

大一安排基礎 Python 程式設計、微積分與統計學，並配有完善的助教（TA）演練與課後輔導機制。系上老師注重跨領域學習者，只要著重實作，非程式背景的學生在資料視覺化、商業分析與 AI 應用上表現同樣非常出色。

資料科學重視的是「資料分析的應用與實務邏輯」，而非純數學的抽象證明。

雖然課程包含微積分、線性代數與統計學，但教學重點在於如何運用數學模型與演算法解決實際問題，許多繁複演算會透過軟體完成。系上課程間的擋修規定明確且具備輔導機制，只要按部就班做作業與專題演練，多數學生都能順利掌握。

審查與面試著重於「學習熱情、自主學習能力與邏輯表達」。

• 學習歷程： 建議呈現對「數據/AI 如何解決生活問題」的好奇心（如：探究與實作專題、營隊心得、自學 Python 或數據分析工具的過程）。

• 面試準備： 熟悉自己上傳的學習歷程檔案、了解資料科學系與資工/資管的差異，並展現清楚的條理邏輯與個人特質即可。

不需要購買昂貴的高規電競筆電！

一般主流規格筆電（如 Intel i5 / AMD R5 以上、16GB 記憶體）即可流暢運行 Python、R 與 SQL 練習。

進階 AI 與深度學習專題需要大量 GPU 運算時，系上有提供雲端運算資源與高效能伺服器中心供學生申請使用。

畢業生就業出路非常廣泛且市場需求量大，跨足科技、金融、電商、醫療與製造業。

常見熱門職缺包括：

1.資料科學家 / 機器學習工程師（AI Engineer）

2.數據分析師（Data Analyst） / 商業智慧工程師（BI Engineer）

3.資料工程師（Data Engineer）

4.金融科技與風險控管分析師

有豐富的產學合作與企業實習資源！

系上與多家知名金融機構（金控公司）、科技大廠、顧問公司及零售電商簽訂產學合作計畫。

學生可透過實習課程抵免學分，提前在學期間進入職場積累真實實務經驗，許多學長姐在實習期間即獲得留任機會。

畢業生具備優秀的跨領域優勢，升學表現非常亮眼！

可推甄或考取國內外大學的「資料科學」、「資訊管理」、「統計學」、「人工智慧」、「商業分析（Business Analytics）」或「金融科技」等相關研究所。

大三至大四的畢業專題實作成果，能成為推甄國立頂尖大學研究所非常強力的備審資料。

課程彈性非常大！

除了系上的核心必修外，提供豐富的選修與跨領域微學程。

部分外系相關選修課程可採計為畢業選修學分，學生非常適合搭配財精系、企管系、法律系或英文系等進行雙主修或輔系，打造「數據＋特定領域」的雙核心競爭力。

畢業專題是本系的核心實務課程，也是展現四年所學的重要指標。

學生在大三至大四期間會分組，在教授指導下利用真實數據（如金融預測、醫療影像辨識、社群輿情分析、NLP 生成式 AI 應用等）進行完整專題開發。

系上亦會積極輔導學生將專題作品參加全國性大數據與 AI 競賽，屢獲優異名次並直接轉化為履歷亮點。