107A600  深化跨領域學群課程規劃以奠基巨量資料解析能力培養與就業保障   巨量資料管理學院許晉雄副院長

執行內容 :

巨量資料領域首重將資料處理與分析之理論與技術發展推廣到實務應用，洞察各領域與行業應用中資料之顯性與隱性知識，並取得各種應用領域之實際成果與延伸效益。東吳大學巨量資料管理學院本著此精神辦學，延攬相關之教師與講座並積極與產業界合作，本院以全球問題之巨量資料研究分析、雲端運算系統與社會科學整合為主要研究方向，以提供財經商情、企業營運、社會政策、區域問題與全球變遷各領域之相關資訊為目標。透過此計畫的進行，學院將針對學生的學習與老師的教學規劃更實務的跨領域學群課程，包含商業應用學群課程、金融科技學群課程、社會科學學群課程，並進行校內跨學系的合作開課與研究，以及與企業合作開課、產學計畫合作、實習制度合作的規劃與進行，期望透過深化跨領域學群課程規劃以奠基學生的巨量資料解析能力培養與就業保障。

計畫時程 :

預期具體成果 :

1-1-1學生學習成效之進步情形(學校得依學生特質訂定基本能力及專業知識及實作能力之進步指標)
1-1-2畢業生就業表現(學校得依不同學門自訂畢業生流向與生涯社會流動、薪資及雇主滿意度之表現指標)
1-2-1提升師資質量之具體目標(學校依目前師資結構自訂逐年改善生師比及提升教師專長與授課內容相符程度之目標)
1-3-1學生跨領域學習比例成長情形
2-2-4系所品質保證機制：含系所人才培育目標、核心能力與課程；系所師生教學與支持系統；畢業生流向、教學改善與發展等資訊
3-1-1由學校自訂深耕在地，對區域產業、教育、生態保育、民主發展、長期照護、社區文化或城鄉等議題投入學校能量，促進在地活化，實踐社會責任之可檢核之成長目標
4-1依據各校所選定之「學校發展特色」（如「產學合作」、「國際化(國際交流)」、「研究能量」、「優勢特色」等）所訂績效指標，訂定可檢核之成長目標

計畫執行成果摘要 :

學院老師成立實驗室指導同學進行研究計畫與教學活動，務求學生同步進行理論與實作的學習，透過在實作中學習與在學習中實作深化巨量資料科學與人工智慧的技能。目前共計有實驗室三組：D.Lab – Data Lab、IF.Lab – Information Fusion Lab (資訊融合實驗室)、BDSSM – LAB OF BIG DATA IN SOCIAL SCIENCE AND MEDICINE。D.Lab資料實驗室之宗旨為培養大數據分析與應用之跨領域整合型人才。IF.Lab實驗室之宗旨為學習以資料科學家的角度思考問題，並讓大腦與電腦流暢地互動。研究議題包含：巨量資料解析、組合最佳化、機器學習、資料視覺化、金融科技、環境永續、校務研究。BDSSM實驗室之宗旨為運用大數據的技術探究醫療與社會科學相關議題。學院老師整合內外部資源，指導同學進行產學研界之各項活動事務與研究精進。深化跨領域學群能力之活動包含參與資訊科技比賽、邀約專家學者演講、產學合作計畫、一般專題研究計畫、大專生專題研究計畫、企業參訪、企業實習接洽。